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Python matplotlib库scatter函数参数详解_python matplotlib scatter 参数

作者：繁依Fanyi0 | 2024-08-20 01:34:45

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python matplotlib scatter 参数

最近开始学习Python编程，遇到scatter函数，感觉里面的参数不知道什么意思于是查资料,最后总结如下：

1、scatter函数原型

2、其中散点的形状参数marker如下：

3、其中颜色参数c如下:

4、基本的使用方法如下：

[python]  view plain  copy


  1. #导入必要的模块  
  2. import numpy as np  
  3. import matplotlib.pyplot as plt  
  4. #产生测试数据  
  5. x = np.arange(1,10)  
  6. y = x  
  7. fig = plt.figure()  
  8. ax1 = fig.add_subplot(111)  
  9. #设置标题  
  10. ax1.set_title(’Scatter Plot’)  
  11. #设置X轴标签  
  12. plt.xlabel(’X’)  
  13. #设置Y轴标签  
  14. plt.ylabel(’Y’)  
  15. #画散点图  
  16. ax1.scatter(x,y,c = ’r’,marker = ‘o’)  
  17. #设置图标  
  18. plt.legend(’x1’)  
  19. #显示所画的图  
  20. plt.show()  

结果如下：

5、当scatter后面参数中数组的使用方法，如s，当s是同x大小的数组，表示x中的每个点对应s中一个大小，其他如c，等用法一样，如下：

（1）、不同大小

[python]  view plain  copy


  1. #导入必要的模块  
  2. import numpy as np  
  3. import matplotlib.pyplot as plt  
  4. #产生测试数据  
  5. x = np.arange(1,10)  
  6. y = x  
  7. fig = plt.figure()  
  8. ax1 = fig.add_subplot(111)  
  9. #设置标题  
  10. ax1.set_title(’Scatter Plot’)  
  11. #设置X轴标签  
  12. plt.xlabel(’X’)  
  13. #设置Y轴标签  
  14. plt.ylabel(’Y’)  
  15. #画散点图  
  16. sValue = x*10  
  17. ax1.scatter(x,y,s=sValue,c=’r’,marker=‘x’)  
  18. #设置图标  
  19. plt.legend(’x1’)  
  20. #显示所画的图  
  21. plt.show()  

（2）、不同颜色

[python]  view plain  copy


  1. #导入必要的模块  
  2. import numpy as np  
  3. import matplotlib.pyplot as plt  
  4. #产生测试数据  
  5. x = np.arange(1,10)  
  6. y = x  
  7. fig = plt.figure()  
  8. ax1 = fig.add_subplot(111)  
  9. #设置标题  
  10. ax1.set_title(’Scatter Plot’)  
  11. #设置X轴标签  
  12. plt.xlabel(’X’)  
  13. #设置Y轴标签  
  14. plt.ylabel(’Y’)  
  15. #画散点图  
  16. cValue = [’r’,‘y’,‘g’,‘b’,‘r’,‘y’,‘g’,‘b’,‘r’]  
  17. ax1.scatter(x,y,c=cValue,marker=’s’)  
  18. #设置图标  
  19. plt.legend(’x1’)  
  20. #显示所画的图  
  21. plt.show()  

结果：

（3）、线宽linewidths

[python]  view plain  copy


  1. #导入必要的模块  
  2. import numpy as np  
  3. import matplotlib.pyplot as plt  
  4. #产生测试数据  
  5. x = np.arange(1,10)  
  6. y = x  
  7. fig = plt.figure()  
  8. ax1 = fig.add_subplot(111)  
  9. #设置标题  
  10. ax1.set_title(’Scatter Plot’)  
  11. #设置X轴标签  
  12. plt.xlabel(’X’)  
  13. #设置Y轴标签  
  14. plt.ylabel(’Y’)  
  15. #画散点图  
  16. lValue = x  
  17. ax1.scatter(x,y,c=’r’,s= 100,linewidths=lValue,marker=‘o’)  
  18. #设置图标  
  19. plt.legend(’x1’)  
  20. #显示所画的图  
  21. plt.show()  


转自：http://blog.csdn.net/anneqiqi/article/details/64125186

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