环境:windows系统,anaconda3 64位,python 3.6

1.初认识

基本代码如下:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N = 1000
x = np.random.randn(N)
y = np.random.randn(N)
plt.scatter(x, y)
plt.show()

这里使用numpy包的random函数随机生成1000组数据,然后通过scatter函数绘制了散点图。

这篇文章的重点其实在于scatter函数。

  • x,y 形如shape(n,)的数组,可选值,
  • s 点的大小(也就是面积)默认20
  • c 点的颜色或颜色序列,默认蓝色。其它如c = 'r' (red); c = 'g' (green); c = 'k' (black) ; c = 'y'(yellow)
  • marker 形状,可选值,默认是圆



    如果需要其他的,可搜索matplotlib的官网,在官网中搜索markers,选择第一个结果。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N = 1000
x = np.random.randn(N)
y = np.random.randn(N)
color = ['r','y','k','g','m']
plt.scatter(x, y,c=color,marker='>')
plt.show()

  • alpha:标量,可选,默认值:无, 0(透明)和1(不透明)之间的alpha混合值
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N = 1000
x = np.random.randn(N)
y = np.random.randn(N)
plt.scatter(x, y,alpha=0.5)
plt.show()

  • edgecolors,顾名思义,边缘颜色或颜色序列,可选值,默认值:None
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N = 1000
x = np.random.randn(N)
y = np.random.randn(N)
plt.scatter(x, y,alpha=0.5,edgecolors= 'white') #edgecolors = 'w',亦可
plt.show()

2.图例无法显示中文

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N = 1000
x = np.random.randn(N)
y = np.random.randn(N)
plt.scatter(x, y,alpha=0.5,edgecolors= 'white')
plt.title('示例')#显示图表标题
plt.xlabel('x轴')#x轴名称
plt.ylabel('y轴')#y轴名称
plt.grid(True)#显示网格线
plt.show()

查找原因,发现时因为matplotlib库没有中文字体。

解决方案1

每次编代码时都进行参数设置如下:

#coding:utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
#有中文出现的情况,需要u'内容'

解决方案2

一劳永逸

知乎

说实话,我折腾了半天没有成功,只有临时方法成功了。

等下次在尝试。

待续

matplotlib之散点图的更多相关文章

  1. Python数据可视化——使用Matplotlib创建散点图

    Python数据可视化——使用Matplotlib创建散点图 2017-12-27 作者:淡水化合物 Matplotlib简述: Matplotlib是一个用于创建出高质量图表的桌面绘图包(主要是2D ...

  2. python matplotlib.pyplot 散点图详解(1)

    python matplotlib.pyplot散点图详解(1) 一.创建散点图 可以用scatter函数创建散点图 并使用show函数显示散点图 代码如下: import matplotlib.py ...

  3. python matplotlib.pyplot 散点图详解(2)

    python matplotlib.pyplot 散点图详解(2) 上期资料 一.散点图叠加 可以用多个scatter函数叠加散点图 代码如下: import matplotlib.pyplot as ...

  4. 2.matplotlib画散点图

    2.1.身高和体重实例 import matplotlib.pyplot as plt height = [161,162,163,164,165] weight = [50,60,70,80,90] ...

  5. Matplotlib学习---用matplotlib画散点图,气泡图(scatter plot, bubble chart)

    Matplotlib里有两种画散点图的方法,一种是用ax.plot画,一种是用ax.scatter画. 一. 用ax.plot画 ax.plot(x,y,marker="o",co ...

  6. 使用matplotlib绘制散点图

    在matplotlib中使用函数 matplotlib.pyplot.scatter 绘制散点图,matplotlib.pyplot.scatter的函数签名如下: matplotlib.pyplot ...

  7. 《机器学习实战》2.2.2分析数据:使用matplotlib创建散点图

    #输出散点图 def f(): datingDataMat,datingLabels = file2matrix("datingTestSet3.txt") fig = plt.f ...

  8. matplotlib绘制散点图

    参考自Matplotlib Python 画图教程 (莫烦Python)(10)_演讲•公开课_科技_bilibili_哔哩哔哩 https://www.bilibili.com/video/av16 ...

  9. 2. matplotlib绘制散点图

    与绘制直线图的唯一区别:plt.scatter # coding=utf-8 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import f ...

随机推荐

  1. css3动画效果:3 3D动画

    立方体旋转动画效果 css #container{ width: 400px; height: 400px; ; ; -webkit-perspective-origin:50% 225px; per ...

  2. thinkphp,下载附件

    ThinkPHP框架下有个Org/Net/Http.class.php的方法download. Http.class.php的download方法如下 /** * 下载文件 * 可以指定下载显示的文件 ...

  3. 巨蟒python全栈开发flask4

    1.偏函数 2.ThreadingLocal线程安全 空间换取时间 3.LocalStack 4.RunFlask+request 5.请求上文 6.请求下文

  4. C# 利用StringBuilder提升字符串拼接性能

    一个项目中有数据图表呈现,数据量稍大时显得很慢. 用Stopwatch分段监控了一下,发现耗时最多的函数是SaveToExcel 此函数中遍列所有数据行,通过Replace替换标签生成Excel行,然 ...

  5. datagridview数据导出到excel

    /// <summary> /// 导出Excel /// </summary> /// <param name="mydgv">控件 Data ...

  6. CSRF Laravel

    Laravel 使得防止应用 遭到跨站请求伪造攻击变得简单. Laravel 自动为每一个被应用管理的有效用户会话生成一个 CSRF “令牌”,该令牌用于验证授权用 户和发起请求者是否是同一个人. 任 ...

  7. 《深入理解Linux网络技术内幕》阅读笔记 --- 邻居子系统

    1.封包从L3至L2的传送过程如下所示: 本地主机的路由子系统选择L3目的地址(下一个跃点). 根据路由表,如果下一个跃点在同一个网络中,邻居层就把目的L3地址解析为跃点的L2地址.这个关联会被放入缓 ...

  8. ansible应用

    前言: 假如让你在一组服务器安装某个软件,服务器少的话还可以接受,但如果有上百台服务器的话,这样会耗费大量时间,在这时候Ansible就由此而生:总之Ansible提供的很多模块十分强大. 一.关于a ...

  9. CoreThink开发(十三)增加页面加载动画

    效果: 加载动画是由jquery和fakeloader这个js库实现的. 其实这个也可以做成一个插件,用数据库记录是否开启,选择动画的样式,那样扩展性会更好. 源码资源已经上传在我的csdn下载中. ...

  10. loc、iloc、ix比较

    使用pandas创建一个对象 In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: df = pd.DataFrame(np.r ...