Python绘制散点图的教程详解

少废话,直接上代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 1. 首先是导入包,创建数据
n = 10
x = np.random.rand(n) * 2# 随机产生10个0~2之间的x坐标
y = np.random.rand(n) * 2# 随机产生10个0~2之间的y坐标
# 2.创建一张figure
fig = plt.figure(1)
# 3. 设置颜色 color 值【可选参数,即可填可不填】,方式有几种
# colors = np.random.rand(n) # 随机产生10个0~1之间的颜色值,或者
colors = ['r', 'g', 'y', 'b', 'r', 'c', 'g', 'b', 'k', 'm']  # 可设置随机数取
# 4. 设置点的面积大小 area 值 【可选参数】
area = 20*np.arange(1, n+1)
# 5. 设置点的边界线宽度 【可选参数】
widths = np.arange(n)# 0-9的数字
# 6. 正式绘制散点图:scatter
plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, linewidths=widths, alpha=0.5, marker='o')
# 7. 设置轴标签:xlabel、ylabel
#设置X轴标签
plt.xlabel('X坐标')
#设置Y轴标签
plt.ylabel('Y坐标')
# 8. 设置图标题:title
plt.title('test绘图函数')
# 9. 设置轴的上下限显示值:xlim、ylim
# 设置横轴的上下限值
plt.xlim(-0.5, 2.5)
# 设置纵轴的上下限值
plt.ylim(-0.5, 2.5)
# 10. 设置轴的刻度值:xticks、yticks
# 设置横轴精准刻度
plt.xticks(np.arange(np.min(x)-0.2, np.max(x)+0.2, step=0.3))
# 设置纵轴精准刻度
plt.yticks(np.arange(np.min(y)-0.2, np.max(y)+0.2, step=0.3))
# 也可按照xlim和ylim来设置
# 设置横轴精准刻度
plt.xticks(np.arange(-0.5, 2.5, step=0.5))
# 设置纵轴精准刻度
plt.yticks(np.arange(-0.5, 2.5, step=0.5))

# 11. 在图中某些点上(位置)显示标签:annotate
# plt.annotate("(" + str(round(x[2], 2)) + ", " + str(round(y[2], 2)) + ")", xy=(x[2], y[2]), fontsize=10, xycoords='data')# 或者
plt.annotate("({0},{1})".format(round(x[2],2), round(y[2],2)), xy=(x[2], y[2]), fontsize=10, xycoords='data')
# xycoords='data' 以data值为基准
# 设置字体大小为 10
# 12. 在图中某些位置显示文本:text
plt.text(round(x[6],2), round(y[6],2), "good point", fontdict={'size': 10, 'color': 'red'})  # fontdict设置文本字体
# Add text to the axes.
# 13. 设置显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
# 14. 设置legend,【注意,'绘图测试':一定要是可迭代格式,例如元组或者列表,要不然只会显示第一个字符,也就是legend会显示不全】
plt.legend(['绘图测试'], loc=2, fontsize=10)
# plt.legend(['绘图测试'], loc='upper left', markerscale = 0.5, fontsize = 10) #这个也可
# markerscale:The relative size of legend markers compared with the originally drawn ones.
# 15. 保存图片 savefig
plt.savefig('test_xx.png', dpi=200, bbox_inches='tight', transparent=False)
# dpi: The resolution in dots per inch,设置分辨率,用于改变清晰度
# If *True*, the axes patches will all be transparent
# 16. 显示图片 show
plt.show()

scatter主要参数:

def scatter(self, x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None,
                vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None,
                verts=None, edgecolors=None,
                **kwargs):
        """
        A scatter plot of *y* vs *x* with varying marker size and/or color.
        Parameters
        ----------
        x, y : array_like, shape (n, )
            The data positions.
        s : scalar or array_like, shape (n, ), optional
            The marker size in points**2.
            Default is ``rcParams['lines.markersize'] ** 2``.
        c : color, sequence, or sequence of color, optional, default: 'b'
            The marker color. Possible values:
            - A single color format string.
            - A sequence of color specifications of length n.
            - A sequence of n numbers to be mapped to colors using *cmap* and
              *norm*.
            - A 2-D array in which the rows are RGB or RGBA.
            Note that *c* should not be a single numeric RGB or RGBA sequence
            because that is indistinguishable from an array of values to be
            colormapped. If you want to specify the same RGB or RGBA value for
            all points, use a 2-D array with a single row.
        marker : `~matplotlib.markers.MarkerStyle`, optional, default: 'o'
            The marker style. *marker* can be either an instance of the class
            or the text shorthand for a particular marker.
            See `~matplotlib.markers` for more information marker styles.
        cmap : `~matplotlib.colors.Colormap`, optional, default: None
            A `.Colormap` instance or registered colormap name. *cmap* is only
            used if *c* is an array of floats. If ``None``, defaults to rc
            ``image.cmap``.
        alpha : scalar, optional, default: None
            The alpha blending value, between 0 (transparent) and 1 (opaque).
        linewidths : scalar or array_like, optional, default: None
            The linewidth of the marker edges. Note: The default *edgecolors*
            is 'face'. You may want to change this as well.
            If *None*, defaults to rcParams ``lines.linewidth``.

设置legend,【注意,'绘图测试’:一定要是可迭代格式,例如元组或者列表,要不然只会显示第一个字符,也就是legend会显示不全】

plt.legend(['绘图测试'], loc=2, fontsize = 10)
# plt.legend(['绘图测试'], loc='upper left', markerscale = 0.5, fontsize = 10) #这个也可
#  markerscale:The relative size of legend markers compared with the originally drawn ones.

其参数loc对应为:

运行结果:

补充

除了二维的散点图,Python还能绘制三维的散点图,下面的示例代码

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np

# 随机种子
np.random.seed(1)

def randrange(n, vmin, vmax):
    '''
    使数据分布均匀(vmin, vmax).
    '''
    return (vmax - vmin)*np.random.rand(n) + vmin

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')  # 可进行多图绘制

n = 500

# 对于每一组样式和范围设置,在由x在[23,32]、y在[0,100]、
# z在[zlow,zhigh]中定义的框中绘制n个随机点
for m, zlow, zhigh in [('o', -50, -25), ('^', -30, -5)]:
    xs = randrange(n, 23, 32)
    ys = randrange(n, 0, 100)
    zs = randrange(n, zlow, zhigh)
    ax.scatter(xs, ys, zs, marker=m)  # 绘图

# X、Y、Z的标签
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

plt.show()

输出结果:

到此这篇关于Python绘制散点图的教程详解的文章就介绍到这了,更多相关Python散点图内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Python matplotlib 绘制散点图详解建议收藏

    目录 前言 1. 散点图概述 什么是散点图? 散点图使用场景 绘制散点图步骤 案例展示  2. 散点图属性 设置散点大小 设置散点颜色 设置散点样式 设置透明度 设置散点边框 3. 添加折线散点图 4. 多类型散点图 5. 颜色条散点图 6. 曲线散点图 总结 前言 我们在matplotlib模块学习中,发现有常用的反映数据变化的折线图,对比数据类型差异的柱状图和反应数据频率分布情况的直方图. 其实在数据统计图表中,有一种图表是散列点分布在坐标中,反应数据随着自变量变化的趋势. 本期,我们将详细

  • python 画三维图像 曲面图和散点图的示例

    用python画图很多是根据z=f(x,y)来画图的,本博文将三个对应的坐标点输入画图: 散点图: import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') X = [1, 1, 2, 2] Y = [3, 4, 4, 3] Z = [1, 2, 1, 1] ax.scatter(X, Y

  • python使用matplotlib画柱状图、散点图

    本文实例为大家分享了python使用matplotlib画柱状图.散点图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 柱状图(plt.bar) 代码与注释 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(9,6)) n = 8 X = np.arange(n)+1 #X是1,2,3,4,5,6,7,8,柱的个数 # numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, siz

  • python散点图的绘制

    目录 一.二维散点图的绘制 1.采用pandas.plotting.scatter_matrix函数绘制 2. 采用seaborn进行绘制 二. 三维散点图绘制 一.二维散点图的绘制 1.采用pandas.plotting.scatter_matrix函数绘制 pd.plotting.scatter_matrix(iris_data, figsize=(10, 10), alpha=1, hist_kwds={"bins": 20}) 2. 采用seaborn进行绘制   # No.

  • Python散点图与折线图绘制过程解析

    这篇文章主要介绍了Python散点图与折线图绘制过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在数据分析的过程中,经常需要将数据可视化,目前常使用的:散点图 折线图 需要import的外部包 一个是绘图 一个是字体导入 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties 在数据处理前需要获取数据,从TXT XML csv

  • Python matplotlib绘制散点图的实例代码

    前言 前面说到的主要是matplotlib对于图像的基础操作,然后从这篇开始,主要说一下点图,分析点图在实际问题的数据处理中应用非常广泛,比如说逻辑回归是利用现有的数据点通过拟合得到一定的函数关系,甚至生活中,物体运动的轨迹,也可以看做是连续的点绘制而成,还有图像,也是很多个像素点堆砌而成的,在图像处理中经常会针对单个像素点进行处理. 现在的深度学习或者机器学习,模型都是固定的,大多 不需要怎么改动,而能提升训练效果的,最重要的就是能更好的处理数据,而很多数据本身就是点集,利用matplotli

  • Python绘制散点图的教程详解

    少废话,直接上代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 1. 首先是导入包,创建数据 n = 10 x = np.random.rand(n) * 2# 随机产生10个0~2之间的x坐标 y = np.random.rand(n) * 2# 随机产生10个0~2之间的y坐标 # 2.创建一张figure fig = plt.figure(1) # 3. 设置颜色 color 值[可选参数,即可填可不填],方式有几种 # col

  • Python可视化绘制图表的教程详解

    目录 1.Matplotlib 程序包 2.绘图命令的基本架构及其属性设置 3.Seaborn 模块介绍 3.1 未加Seaborn 模块的效果 4.描述性统计图形概览 4.1制作数据 4.2 频数分析 python 有许多可视化工具,但本书只介绍Matplotlib.Matplotlib是一种2D的绘图库,它可以支持硬拷贝和跨系统的交互,它可以在python脚本,IPython的交互环境下.Web应用程序中使用.该项目是由John Hunter 于2002年启动,其目的是为python构建MA

  • Python matplotlib seaborn绘图教程详解

    目录 一.seaborn概述 二.数据整理 01折线图 02柱形图 03直方图 三.绘图 01设定调色盘 02柱状图 03技术图 04点图 05箱型图 06小提琴图 一.seaborn概述 Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图.详情请查阅官网:seaborn 二.数据整理 import seaborn as sns import numpy as np import matplotl

  • python绘制条形图方法代码详解

    1.首先要绘制一个简单的条形图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import mlab from matplotlib import rcParams fig1 = plt.figure(2) rects =plt.bar(left = (0.2,1),height = (1,0.5),width = 0.2,align="center",yerr=0.000001) plt.titl

  • Python的pygame安装教程详解

    简介 关于Pygame的基本信息,pygame是什么,谁会被Pygame吸引,并且在哪里找到它. Pygame是被设计用来写游戏的python模块集合,Pygame是在优秀的SDL库之上开发的功能性包.使用python可以导入pygame来开发具有全部特性的游戏和多媒体软件,Pygame是极度轻便的并且可以运行在几乎所有的平台和操作系统上.Pygame包已经被下载过成千上万次,并且也被访问过成千上万次. Pygame是免费的,发行遵守GPL,你可以利用它开发开源的.免费的.免费软件.共享件.还有

  • Python代码调试技巧教程详解

    目录 关于代码调试的技巧,我之前写过很多的文章,加起来也有 将近 10 篇了,关注比较早的同学,也应该都有看过. 还没看过的同学,欢迎前往查阅:调试技巧 其中有一篇是关于 pdb 的调试技巧的: 里面介绍了两种 pdb 的调试入口,也是大部分所熟知的. 这里再带大家回顾一下 第一种:指定 -m pdb 来开启 $ python -m pdb pdb_demo.py 第二种:使用 pdb.set_trace() 在代码中设置断点 import pdb pdb.set_trace() 但其实,pdb

  • Python制作微信机器人教程详解

    目录 一.环境配置 二.登录 三. 第一个简单的消息发送监控 四.指定某个微信好友发送消息 五.所有微信群监控 六.公众号监听 七.定时发送消息 八.微信智能聊天机器人 一.环境配置 大多数人无法登录网页版,所以饶过它模拟电脑登录,这个模块一定记得安装: pip install itchat-uos pip install itchat 二.登录 #码登录个人微信账号 import itchat itchat.auto_login(hotReload=True)#hotReload= True可

  • Python实现农历转换教程详解

    目录 前言 详细使用方法 阳历与农历日期的相互转换 闰月 其他 实战:计算节日距离天数 前言 最近处理工作任务的时候遇到了转换农历的问题.一开始我打算搜索在线处理的网站或者转换的接口,结果找到了一个Python库可以直接解决,今天正好同大家分享一下. 农历,是我国现行的传统历法.它是根据月相的变化周期,每一次月相朔望变化为一个月,参考太阳回归年为一年的长度,并加入二十四节气与设置闰月以使平均历年与回归年相适应. 对于我们处理数据来说,并不需要去详细研究农历与公历之间的转换关系.在Python中,

  • 使用Python绘制三种概率曲线详解

    目录 曲线一 解释 代码实现 曲线二 解释 代码实现 曲线三 代码实现 曲线一 解释 这里是使用matplotlib来绘制正态分布的曲线. 代码实现 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def test1(n, m=500): out = [] result = np.random.normal(1, 5, n * m) print(result) for i in range(m): average0 = 0 for j in

  • 基于Python绘制世界疫情地图详解

    世界疫情数据下载请点击>>:疫情数据下载 注:此数据是2022年3月12号的结果,其中透明的地方代表确诊人数小于10万人,白色的地方代表无该国家的数据. 最终效果: 下载需要的python包: pip install echarts-countries-pypkg pip install echarts-china-provinces-pypkg pip install echarts-countries-china-cities-pypkg import seaborn as sns imp

随机推荐