matplotlib 散点图scatter

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：

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

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

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

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()

注：  这就是scatter基本的用法。

补充：

颜色映射（colormap）是一系列颜色，它们从起始颜色渐变到结束颜色。在可视化中，颜色映射用于突出数据的规律，例如，你可能用较浅的颜色来显示较小的值，并使用较深的颜色来显示较大的值。

模块pyplot内置了一组颜色映射。要使用这些颜色映射，你需要告诉pyplot该如何设置数据集中每个点的颜色。下面演示了如何根据每个点的y值来设置其颜色：

1	plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues,edgecolor="none",s=40)

我们将参数c设置成了一个y值列表，并使用参数cmap告诉pyplot使用哪个颜色映射。这些代码将y值较小的点显示为浅蓝色，并将y值较大的点显示为深蓝色，生成的图形如图。