Matplotlib 散点图

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Matplotlib 散点图

我们可以使用 pyplot 中的 scatter() 方法来绘制散点图。

scatter() 方法语法格式如下:


示例

matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)

参数说明:

x,y:长度相同的数组,也就是我们即将绘制散点图的数据点,输入数据。

s:点的大小,默认 20,也可以是个数组,数组每个参数为对应点的大小。

c:点的颜色,默认蓝色 'b',也可以是个 RGB 或 RGBA 二维行数组。

marker:点的样式,默认小圆圈 'o'。

cmap:Colormap,默认 None,标量或者是一个 colormap 的名字,只有 c 是一个浮点数数组的时才使用。如果没有申明就是 image.cmap。

norm:Normalize,默认 None,数据亮度在 0-1 之间,只有 c 是一个浮点数的数组的时才使用。

vmin,vmax::亮度设置,在 norm 参数存在时会忽略。

alpha::透明度设置,0-1 之间,默认 None,即不透明。

linewidths::标记点的长度。

edgecolors::颜色或颜色序列,默认为 'face',可选值有 'face', 'none', None。

plotnonfinite::布尔值,设置是否使用非限定的 c ( inf, -inf 或 nan) 绘制点。

**kwargs::其他参数。

以下实例 scatter() 函数接收长度相同的数组参数,一个用于 x 轴的值,另一个用于 y 轴上的值:


示例

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

y = np.array([1, 4, 9, 16, 7, 11, 23, 18])

plt.scatter(x, y)

plt.show()

显示结果如下:

设置图标大小:


示例

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

y = np.array([1, 4, 9, 16, 7, 11, 23, 18])

sizes = np.array([20,50,100,200,500,1000,60,90])

plt.scatter(x, y, s=sizes)

plt.show()

显示结果如下:

自定义点的颜色:


示例

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

y = np.array([1, 4, 9, 16, 7, 11, 23, 18])

colors = np.array(["red","green","black","orange","purple","beige","cyan","magenta"])

plt.scatter(x, y, c=colors)

plt.show()

显示结果如下:

设置两组散点图:


示例

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])

y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])

plt.scatter(x, y, color = 'hotpink')

x = np.array([2,2,8,1,15,8,12,9,7,3,11,4,7,14,12])

y = np.array([100,105,84,105,90,99,90,95,94,100,79,112,91,80,85])

plt.scatter(x, y, color = '#88c999')

plt.show()

显示结果如下:

使用随机数来设置散点图:


示例

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 随机数生成器的种子

np.random.seed(19680801)

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) # 设置颜色及透明度

plt.title("XiaoBai.Wang Scatter Test") # 设置标题

plt.show()

显示结果如下:

颜色条 Colormap

Matplotlib 模块提供了很多可用的颜色条。

颜色条就像一个颜色列表,其中每种颜色都有一个范围从 0 到 100 的值。

下面是一个颜色条的例子:

设置颜色条需要使用 cmap 参数,默认值为 'viridis',之后颜色值设置为 0 到 100 的数组。


示例

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])

y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])

colors = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 45, 50, 55, 60, 70, 80, 90, 100])

plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis')

plt.show()

显示结果如下:

如果要显示颜色条,需要使用 plt.colorbar() 方法:


示例

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])

y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])

colors = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 45, 50, 55, 60, 70, 80, 90, 100])

plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis')

plt.colorbar()

plt.show()

显示结果如下:

换个颜色条参数, cmap 设置为 afmhot_r:


示例

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])

y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])

colors = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 45, 50, 55, 60, 70, 80, 90, 100])

plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='afmhot_r')

plt.colorbar()

plt.show()

显示结果如下:

颜色条参数值可以是以下值:

颜色名称 保留关键字
Accent Accent_r
Blues Blues_r
BrBG BrBG_r
BuGn BuGn_r
BuPu BuPu_r
CMRmap CMRmap_r
Dark2 Dark2_r
GnBu GnBu_r
Greens Greens_r
Greys Greys_r
OrRd OrRd_r
Oranges Oranges_r
PRGn PRGn_r
Paired Paired_r
Pastel1 Pastel1_r
Pastel2 Pastel2_r
PiYG PiYG_r
PuBu PuBu_r
PuBuGn PuBuGn_r
PuOr PuOr_r
PuRd PuRd_r
Purples Purples_r
RdBu RdBu_r
RdGy RdGy_r
RdPu RdPu_r
RdYlBu RdYlBu_r
RdYlGn RdYlGn_r
Reds Reds_r
Set1 Set1_r
Set2 Set2_r
Set3 Set3_r
Spectral Spectral_r
Wistia Wistia_r
YlGn YlGn_r
YlGnBu YlGnBu_r
YlOrBr YlOrBr_r
YlOrRd YlOrRd_r
afmhot afmhot_r
autumn autumn_r
binary binary_r
bone bone_r
brg brg_r
bwr bwr_r
cividis cividis_r
cool cool_r
coolwarm coolwarm_r
copper copper_r
cubehelix cubehelix_r
flag flag_r
gist_earth gist_earth_r
gist_gray gist_gray_r
gist_heat gist_heat_r
gist_ncar gist_ncar_r
gist_rainbow gist_rainbow_r
gist_stern gist_stern_r
gist_yarg gist_yarg_r
gnuplot gnuplot_r
gnuplot2 gnuplot2_r
gray gray_r
hot hot_r
hsv hsv_r
inferno inferno_r
jet jet_r
magma magma_r
nipy_spectral nipy_spectral_r
ocean ocean_r
pink pink_r
plasma plasma_r
prism prism_r
rainbow rainbow_r
seismic seismic_r
spring spring_r
summer summer_r
tab10 tab10_r
tab20 tab20_r
tab20b tab20b_r
tab20c tab20c_r
terrain terrain_r
twilight twilight_r
twilight_shifted twilight_shifted_r
viridis viridis_r
winter winter_r
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