python?scatter绘制散点图

来源：jb51　　时间：2022/6/20 8:40:23　　对本文有异议

参数 s

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
 
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
 
a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [6, 7, 8, 9, 10]
plt.subplot(121)
plt.title('不添加s')
plt.scatter(a,b,c='red',linewidths=6)
plt.subplot(122)
plt.title('添加s,s=1.5')
plt.scatter(a,b,c='red',s=1.5,linewidths=6)
plt.show()

参数marker

import matplotlib.pyplot as plt
 
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
 
a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [6, 7, 8, 9, 10]
plt.subplot(131)
plt.title('标准')
plt.scatter(a,b,linewidths=6)
 
plt.subplot(132)
plt.title("设置marker 'x'")
plt.scatter(a,b,marker='x')
 
plt.subplot(133)
plt.title("设置marker 'v'")
plt.scatter(a,b,marker='v')
plt.show()

marker属性

import matplotlib.pyplot as plt
 
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
 
a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [6, 7, 8, 9, 10]
 
plt.subplot(141)
plt.title("设置marker '1'")
plt.scatter(a,b,s=100,marker='1')
 
plt.subplot(142)
plt.title("设置marker '2'")
plt.scatter(a,b,s=100,marker='2')
 
plt.subplot(143)
plt.title("设置marker '3'")
plt.scatter(a,b,s=100,marker='3')
 
plt.subplot(144)
plt.title("设置marker '4'")
plt.scatter(a,b,s=100,marker='4')
plt.show()

参数cmap

cmap主要是配合c参数一起使用的,c可以是一个颜色序列,使用数字列表代替，plt.cm.Spectral是一个颜色映射集,并不代表说明[0:5]代表某个颜色，参数c出现5个不同的值，然后为每个值分配一个颜色

import matplotlib.pyplot as plt
 
a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [6, 7, 8, 9, 10]
c = [0, 1, 2, 3, 4]
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
 
plt.subplot(121)
plt.title('标准')
plt.scatter(a, b, c=c, s=80)
 
plt.subplot(122)
plt.title('添加cmap')
plt.scatter(a, b, c=c, s=80, cmap=plt.cm.Spectral)
plt.show()

vmin,vmax,norm散点亮度设置, alpha透明度

plt.colorbar()颜色条

散点图进行多出设置，即成为气泡图，下面进行展示：

import matplotlib.pyplot as plt
# 导入颜色条库
from matplotlib import colors
import numpy as np
 
x = np.random.randn(50) # 随机产生50个X坐标
y = np.random.randn(50) # 随机产生50个Y坐标
color = np.random.rand(50) # 随机产生用于映射颜色的数值
size = 500 * np.random.rand(50) # 随机改变散点大小的数值
changecolor = colors.Normalize(vmin=0.4, vmax=0.8)
plt.scatter(x, y, c=color, s = size, alpha=0.3, cmap='viridis', norm=changecolor)
plt.colorbar() # 显示颜色条
plt.show()