Python matplotlib scatter 的使用

scatter简介

基本用法

scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs)

其中各个参数的含义如下:

x，y： 输入数据

s：指定散点的大小

c：指定散点的颜色。

marker：指定散点的图形样式。应参数支持'.'（点标记）、','（像素标记）、'o'（圆形标记）、'v'（向下三角形标记）、'^'（向上三角形标记）、'<'（向左三角形标记）、'>'（向右三角形标记）、'1'（向下三叉标记）、'2'（向上三叉标记）、'3'（向左三叉标记）、'4'（向右三叉标记）、's'（正方形标记）、'p'（五地形标记）、'*'（星形标记）、'h'（八边形标记）、'H'（另一种八边形标记）、'+'（加号标记）、'x'（x标记）、'D'（菱形标记）、'd'（尖菱形标记）、'|'（竖线标记）、'_'（横线标记）等值。

cmap：指定散点的颜色映射，会使用不同的颜色来区分散点的值

norm：`〜matplotlib.colors.Normalize`，可选，默认：无
       `〜matplotlib.colors.Normalize`实例用于缩放
       亮度数据为0,1。`norm`只有在`c`是一个数组时才被使用
       彩车。如果`None'，则使用默认值：func：`normalize`。

vmin，vmax：标量，可选，默认值：无
       `vmin`和`vmax`与`norm`结合使用来标准化
       亮度数据。如果其中任何一个都是`无'，那么最小和最大的
       使用颜色数组。请注意，如果你通过一个“规范”实例，你的
       `vmin`和`vmax`的设置将被忽略。

alpha：指定散点的透明度，介于0（透明）和1（不透明）之间，

linewidths：指定散点边框线的宽度

verts：（x，y）的序列，可选
       如果`marker`为None，这些顶点将用于
       构建标记。标记的中心位于
       在（0,0）为标准化单位。整体标记重新调整
       由``s``完成。

edgecolors ：指定散点边框的颜色

示例图1

从原点开始逐渐增加点的大小

x = [i for i in np.arange(0,10,1)]
y = [0]*len(x)
s = [3**n for n in range(len(x))]
plt.scatter(x,y,s=s)
plt.show()

示意图2

展示一个随机散点图

np.random.seed(5565)


N = 50
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
colors = np.random.rand(N)
area = (30 * np.random.rand(N))**2  # 0 to 15 point radii

plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5)

plt.show()

示意图3

画个同心圆

plt.figure(figsize=(8,6))
plt.scatter(2, 1, s=4000, c='r')
plt.scatter(2, 1, s=1000 ,c='b')
plt.scatter(2, 1, s=10, c='g')

plt.show()

示意图4

带标记

plt.figure(figsize=(8,6))
x_coords = [0.13, 0.22, 0.39, 0.59, 0.68, 0.74,0.93]
y_coords = [0.75, 0.34, 0.44, 0.52, 0.80, 0.25,0.55]

plt.scatter(x_coords, y_coords, marker = 's', s = 50)
for x, y in zip(x_coords, y_coords):
    plt.annotate('(%s,%s)'%(x,y), xy=(x,y),xytext = (0, -10), textcoords = 'offset points',ha = 'center', va = 'top')
plt.xlim([0,1])
plt.ylim([0,1])

plt.show()

其他示意图

标记的示意图

两个分类的示意图