Python数据分析之 Matplotlib 散点图绘制

前言：

散点图，又称散点分布图，是使用多个坐标点的分布反映数据点分布规律、数据关联关系的图表，Matplotlib 中可以通过以下方式绘制散点图：

使用plt.plot方法：

在上篇文章Python数据分析之 Matplotlib 折线图绘制中，我们介绍了可以使用plt.plot()方法绘制折线图，该方法同样可以绘制散点图，如下：

import random
x = range(15)
y = [i + random.randint(-2,2) for i in x]
plt.plot(x, y, "o")
plt.show()

结果输出如下：

因为plot方法默认绘制折线图，plt.plot(x, y)等价于plt.plot(x, y, "-")，第三个参数为“-”表示使用线条连接坐标点，如果是用点.或圈o的方式将这10个点连接起来，呈现出来的就是散点图。

除了-、.、o还有其他的类型，例如x、+、v、^、<、>等等，可以自行探索。

使用plt.scatter方法：

Matplotlib 还提供了另外一个强大的方法plt.scatter()，使用格式如下：

plt.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, ···)

函数中的主要参数说明如下：

  • x、y：分别表示x轴和y轴对应的数据，接收列表类型参数
  • s：表示点的大小，默认为20，可以是字符or列表，为列表时列表的每个元素代表对应点的大小
  • c：表示点的颜色，可以是字符or列表，为列表时列表的每个元素代表对应点的颜色
  • marker：表示绘制的点的类型，默认小圆圈o
  • ······
  • alpha：表示点的透明度，接收0~1之间的小数

例如：

import random
x = range(15)
y = [i + random.randint(-2,2) for i in x]
plt.scatter(x, y, marker="v")
plt.show()

结果输出如下：

到此这篇关于Python数据分析之 Matplotlib 散点图绘制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！

赞 (0)

相关推荐

  • python使用matplotlib模块绘制多条折线图、散点图

    python使用matplotlib模块绘制多条折线图、散点图

    今天想直观的展示一下数据就用到了matplotlib模块,之前都是一张图只有一条曲线,现在想同一个图片上绘制多条曲线来对比,实现很简单,具体如下: #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''' __Author__:沂水寒城 功能:折线图.散点图测试 ''' import random import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt def list2mat(data_list,w): ''' 切片.转置 '

  • Python matplotlib实现散点图的绘制

    Python matplotlib实现散点图的绘制

    目录 一.整理数据 二.修改点的样式 三.呈现半透明的状态 四.点呈现多彩的颜色 五.让点的大小不一 六.侧边呈现颜色卡 七.改变集中性 一.整理数据 import pandas as pd cnbodf=pd.read_excel('cnboo1.xlsx') cnbodfsort=cnbodf.sort_values(by=['BO'],ascending=False) def mkpoints(x,y): return len(str(x))*(y/25)-3 cnbodfsort['po

  • Python中Matplotlib的点、线形状、颜色以及绘制散点图

    Python中Matplotlib的点、线形状、颜色以及绘制散点图

    目录 常用颜色: 常用标记点形状: 常用线形: 绘制散点图 补充:Python散点图教程 总结 我们在Python中经常使用会用到matplotlib画图,有些曲线和点的形状.颜色信息长时间不用就忘了,整理一下便于查找. 安装matplotlib后可以查看官方说明(太长不贴出来了) from matplotlib import pyplot as plt help(plt.plot) 常用颜色: 'b'          蓝色'g'          绿色'r'          红色'c'  

  • Python Matplotlib实现三维数据的散点图绘制

    一.背景 近期项目即将开展,计划第一步就是实现数据的可视化,所以先学习一下数据展示相关Demo.选用Python2.7与Matplotlib来实现,平台采用Pycharm,值得一提的是,Matplotlib的安装前首先要安装Numpy包,但是在完成Numpy的安装之后,楼主不能在PyCharm平台下进行自动安装,或者CMD中使用类似pip install Matplotlib,参考网上解决方案后采用直接去官网下载相应的安装包直接运行安装到相关目录下.在此就不赘述了. 二. 参考 Python语言

  • Python matplotlib 绘制散点图详解建议收藏

    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利用matplotlib绘制散点图的新手教程

    前言 上篇文章介绍了使用matplotlib绘制折线图,参考:https://www.jb51.net/article/198991.htm,本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制散点图. 一.matplotlib绘制散点图 # coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019] turnovers =

  • Python数据分析之 Matplotlib 散点图绘制

    Python数据分析之 Matplotlib 散点图绘制

    前言: 散点图,又称散点分布图,是使用多个坐标点的分布反映数据点分布规律.数据关联关系的图表,Matplotlib 中可以通过以下方式绘制散点图: 使用plt.plot方法: 在上篇文章Python数据分析之 Matplotlib 折线图绘制中,我们介绍了可以使用plt.plot()方法绘制折线图,该方法同样可以绘制散点图,如下: import random x = range(15) y = [i + random.randint(-2,2) for i in x] plt.plot(x, y

  • Python数据分析之 Matplotlib 饼图绘制

    Python数据分析之 Matplotlib 饼图绘制

    前言: 饼状图是用来呈现一个数据系列中各项的大小与各项占项总和的百分比,Matplotlib 提供了plt.pie()方法绘制柱状图,语法格式如下: plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None,

  • Python数据分析之 Matplotlib 折线图绘制

    Python数据分析之 Matplotlib 折线图绘制

    目录 一.Matplotlib 绘图 简单示例 二.折线图绘制 一.Matplotlib 绘图 在数据分析中,数据可视化也非常重要,通过直观的展示过程.结果数据,可以帮助我们清晰的理解数据,进而更好的进行分析.接下来就说一下Python数据分析中的数据可视化工具 Matplotlib 库. Matplotlib 是一个非常强大的Python 2D绘图库,使用它,我们可以通过图表的形式更直观的展现数据,实现数据可视化,使用起来也非常方便,而且支持绘制折线图.柱状图.饼图.直方图.散点图等. 可以使

  • Python数据分析之Matplotlib的常用操作总结

    Python数据分析之Matplotlib的常用操作总结

    目录 使用准备 1.简单的绘制图像 2.视图面板的常用操作 3.样式及各类常用修饰属性 4.legend图例的使用 5.添加文字等描述 6.不同类型图像的绘制 总结 使用准备 使用matplotlib需引入: import matplotlib.pyplot as plt 通常2会配合着numpy使用,numpy引入: import numpy as np 1.简单的绘制图像 def matplotlib_draw(): # 从-1到1生成100个点,包括最后一个点,默认为不包括最后一个点 x

  • Python数据分析之Matplotlib数据可视化

    Python数据分析之Matplotlib数据可视化

    目录 1.前言 2.Matplotlib概念 3.Matplotlib.pyplot基本使用 3.数据展示 3.1如何选择展示方式 3.2绘制折线图 3.3绘制柱状图 3.3.1普通柱状图 3.3.2堆叠柱状图 3.3.3分组柱状图 3.3.4饼图 4.绘制子图 1.前言 数据展示,即数据可视化,是数据分析的第五个步骤,大部分人对图形敏感度高于数字,好的数据展示方式能让人快速发现问题或规律,找到数据背后隐藏的价值. 2.Matplotlib概念 Matplotlib 是 Python 中常用的

  • Python数据分析之matplotlib绘图详解

    Python数据分析之matplotlib绘图详解

    目录 多子图 散点图 水平柱状图 同位置柱状图 多子图 figure是绘制对象(可以理解为一个空白的画布),一个figure对象可以包含多个Axes子图,一个Axes是一个绘图区域,不加设置时,Axes为1,且每次绘图其实都是在figure上的Axes上绘图. 我们是在图形对象上面的Axes区域进行作画 1.add_axes():添加区域 2.Matplotlib定义一个axes类,该类的对象称为axes对象(即轴域对象),它指定一个有数值范围限制的绘图区域.再给定一个画布中,可以包含多个axe

  • python 如何在 Matplotlib 中绘制垂直线

    python 如何在 Matplotlib 中绘制垂直线

    介绍 Matplotlib是Python中使用最广泛的数据可视化库之一.Matplotlib的受欢迎程度大部分来自其自定义选项.您可以调整其对象层次结构中的几乎任何元素. 在本教程中,我们将研究如何在Matplotlib图上绘制垂直线,这使我们能够标记和突出显示图的某些区域,而无需缩放或更改轴范围. 创建图 让我们首先用一些随机数据创建一个简单的图: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, ax = plt.subplots

  • Python数据分析之 Matplotlib 3D图详情

    Python数据分析之 Matplotlib 3D图详情

    最初我们介绍到 Matplotlib 可以绘制2D图形,并且介绍了一些常见图形的绘制方法,其实不仅可以绘制2D图形,现在较新版本的 Matplotlib 加入了3D绘图的工具包,已经可以轻松地绘制3D图形了,接下来就来介绍一下. Matplotlib 提供了mpl_toolkits.mplot3d工具包来进行3D图表的绘制,我们导入下简单使用如下: from mpl_toolkits import mplot3d 通过以上代码导入后,可以传递参数projection='3d'给指定图表对象并将其

  • 在Python中使用matplotlib模块绘制数据图的示例

    在Python中使用matplotlib模块绘制数据图的示例

    matplotlib是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中.它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序.因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定. 这篇我们用matplotlib从构造最简单的bar一步一步向复杂的bar前行.什么是最简单的bar,看如下语句你就知道她有多么简单了: import ma

  • Python+Matplotlib实现绘制三维折线图

    目录 1.0简介 2.0三维图画法与类型 1.直线绘制(Line plots) 2.散点绘制(Scatter plots) 3.线框图(Wireframe plots) 4.三角表面图(Tri-Surface plots) 5.随机散点图 1.0简介 三维图像技术是现在国际最先进的计算机展示技术之一,任何普通电脑只需要安装一个插件,就可以在网络浏览器中呈现三维的产品,不但逼真,而且可以动态展示产品的组合过程,特别适合远程浏览. 立体图视觉上层次分明色彩鲜艳,具有很强的视觉冲击力,让观看的人驻景时

随机推荐