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Python matplotlib绘制散点图的实例代码
来源:jb51  时间:2021/6/7 13:22:02  对本文有异议

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matplotlib将点绘制成可视化的图像,也方便人工智能工程师的分析理解,毕竟可视化的效果,总比看着枯燥的数据想象要来的更好。

在python中画散点图主要是用matplotlib模块中的scatter函数,先来看一下scatter函数的基本信息。

可以看到scatter中有很多参数,经常使用的参数主要有以下几个:

散点图

以下是一个散点图的简单演示,利用numpy的random函数生成随机数,然后将这些点画出来。如图安装图中API设置窗口的参数,这里简单说一下cmap='jet_r'这个,jet_r是一个颜色映射算法,就是系统会根据图像中的信息自动配置颜色,这里也可以自己设置颜色,也可以用其他的颜色映射表示。

绘制散点图相关API:

  1. mp.scatter(
  2. xarray, yarray, # 给出点的坐标
  3. marker='', # 点型
  4. s = 60, # 点的大小
  5. edgecolor='', # 边缘色
  6. facecolor='', # 填充色
  7. zorder=3, # 绘制图层编号
  8. c=d, # 设置过渡性颜色
  9. cmap='jet' # 颜色映射
  10. )

随机生成符合 正态分布 的随机数:

  1. n = 500
  2. # 随机生成n个数
  3. # 172: 数学期望
  4. # 20: 标准差
  5. x = np.random.normal(172, 20, n)
  1. import numpy as np
  2. import matplotlib.pyplot as mp
  3.  
  4. n = 500
  5. # 随机生成500个样本身高
  6. x = np.random.normal(172, 10, n)
  7. # 随机生成500个样本体重
  8. y = np.random.normal(65, 10, n)
  9.  
  10. mp.figure('Persons', facecolor='lightgray')
  11. mp.title('Person Points', fontsize=16)
  12. mp.xlabel('Height', fontsize=12)
  13. mp.ylabel('Weight', fontsize=12)
  14. mp.tick_params(labelsize=10)
  15. mp.grid(linestyle=':')
  16.  
  17. d = (x-172)**2 + (y-65)**2
  18. mp.scatter(x, y, c=d, cmap='jet_r',
  19. alpha=0.6, label='Person', s=50)
  20. mp.legend()
  21. mp.show()

总结

到此这篇关于Python matplotlib绘制散点图的文章就介绍到这了,更多相关Python matplotlib绘制散点图内容请搜索w3xue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w3xue!

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