matplotlib之scatter

Matplotlib之scatter

1，使用scatter绘制散点图并设置其样式：

 1 import matplotlib.pyplot as plt
 2
 3 '''使用scatter绘制散点图并设置其样式'''
 4 square = [1,4,s=200]
 5
 6 plt.title("Square Numbers",fontsize=30)
 7 plt.xlabel("Values",fontsize=20)
 8 plt.ylabel("Square of Values",fontsize=20)
 9 plt.params(axis='both',labelsize=10)
10 plt.show()

2，使用scatter绘制一系列的点并设置其样式：

 1 import matplotlib.pyplot as plt
 2
 3 '''使用scatter绘制一系列点并设置其样式'''
 4 x_values = [1,2,3,4,5]
 5 y_values = [1,4,9,16,25]
 6
 7 plt.scatter(x_values,y_values,s=200)
 8 plt.title("Square Numbers",fontsize=30)
 9 plt.xlabel("Values",fontsize=20)
10 plt.ylabel("Square of Values",fontsize=20)
11 plt.tick_params(axis='both',labelsize=10)
12
13 plt.show()

3，使用scatter自动计算数据：

 1 import matplotlib.pyplot as plt
 2
 3 '''使用scatter自动计算数据'''
 4 x_values = list(range(1,1001)) #使用list创建一个1-1000的数字列表
 5 y_values = [x**2 for x in x_values] #使用列表解析获取相应的y_values列表
 6
 7 plt.scatter(x_values,y_values,s=10)
 8 plt.title("Square Numbers",fontsize=30)
 9 plt.xlabel("Values",fontsize=20)
10 plt.ylabel("Square of Values",fontsize=20)
11 plt.tick_params(axis='both',lablesize=10)
12 plt.axis([0,1100,0,1100000]) #设置x和y轴的取值范围
13
14 plt.show()

4，删除数据点的轮廓：

plt.scatter(x_values,y_values,edgecolor='none',s=10)  #在2.0版本中matplotlib中，scatter()函数的实参edgecolor默认值为'none'。

5，自定义数据点的颜色：

要修改数据点的颜色，可以向scatter()函数传递实参c，将其设置为要使用颜色的名称，比如：red。

plt.scatter(x_values,y_values,c='red',edgecolor='none',s=10)

6，使用颜色映射：

颜色映射（colormap）是一系列颜色的集合，它们从起始颜色渐变到结束颜色。

 1 import matplotlib.pyplot as plt
 2
 3 '''使用颜色映射设置函数scatter()的实参c'''
 4 x_values = list(range(1,1001))
 5 y_values = [x**2 for x in x_values]
 6
 7 plt.scatter(x_values,y_values,c=y_values,cmap=plt.cm.Blues,edgecolor='none',s=10)
 8
 9 plt.title("Square Numbers",fontsize=30)
10 plt.xlabel("Values",fontsize=20)
11 plt.ylabel("Square of Values",fontsize=20)
12 plt.tick_params(axis='both',labelsize=10)
13 plt.axis([0,1100,0,1100000])
14 plt.show()

7，自动保存生成的图表：

 1 import matplotlib.pyplot as plt
 2
 3 '''使用颜色映射设置函数scatter()的实参c'''
 4 x_values = list(range(1,1001))
 5 y_values = [x**2 for x in x_values]
 6
 7 plt.scatter(x_values,y_values,c=y_values,cmap=plt.cm.Blues,edgecolor='none',s=10)
 8
 9 plt.title("Square Numbers",fontsize=30)
10 plt.xlabel("Values",fontsize=20)
11 plt.ylabel("Square of Values",fontsize=20)
12 plt.tick_params(axis='both',labelsize=10)
13 plt.axis([0,1100,0,1100000])
14 plt.savefig('1.png',bbox_inches='tight') #自动保存图表，并设置名称为1.png，bbox_inches='tight'表示裁切图片多余空白区域。
15 plt.show()