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: #导入必要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #产生测试数据 x = np.arange(1,10) y = x fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot…

转载自博客:https://blog.csdn.net/qiu931110/article/details/68130199 matplotlib.pyplot.scatter 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: #导入必要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #产生测试数据 x = np.arange(,) y = x fig = plt…

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…

# 使用matplotlib.pyplot.scatter绘制散点 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl # 设置默认字体,解决中文显示乱码问题 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 自动计算点 x_values = list(range(1, 101)) y_values = [x ** 2 for x in x_values] plt.scatter(x_values…

# 使用matplotlib.pyplot.scatter绘制散点 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl # 设置默认字体,解决中文显示乱码问题 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 画单个点 plt.scatter(0, 0, s=200) # 指定点的大小 # 画多个点 x_values = [1, 2, 3, 4, 5] y_squares = [1, 4, 9,…

定义: 由一组不连续的点完成的图形 散点图: 包含正相关性,负相关性和不相关性. 散点图生成函数: plt.scatter(x,y) 演示代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt open,close=np.loadtxt(‘000001.txt’,delimiter=’,’,skiprows=1,usecols=(1,4),unpack=True) #参数: ‘文件名称’,delimiter=’分隔符’,skiprows=…

对比常用统计图 折线图: 特点:能够显示数据的变化趋势,反映事物的变化情况.(变化) 直方图: 特点:绘制连续性的数据,展示一组或者多组数据的分布情况(统计) 条形图: 特点:绘制离散的数据,能够一眼看出各个数据的大小,比较数据之间的差距(统计) 散点图: 特点:判断变量之间是否存在数量关联趋势,展示离群点(分布规律) 绘制散点图(plt.scatter) 假设通过爬虫你获取到了北京2016年3,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a,b),那么此时如何寻找出气温和随时间(天)变化的某种规律…

我们常用的统计图如下: 1.学会绘制散点图 一个小demo: 假设通过爬虫你获取到了北京2016年3,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a,b),那么此时如何寻找出气温和随时间(天)变化的某种规律? a = [11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15,14,17,18,21,16,17,20,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23] b = [26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,…

效果: 代码: def scatter_curve(): # plt.subplot(1,1,1) n=1024 X=np.random.normal(0,1,n) Y=np.random.normal(0,1,n) T=np.arctan2(X,Y)#用于渐变色彩 plt.axes([0,0,1,1]) #和subplot差不多,四个参数指定区域的大小 #plt.axes([xmin,xmax]) plt.scatter(X,Y,s=4,c=T,alpha=0.5)#4代表点的大小 plt.x…

一.特点 离散的数据,查看分布规律,走向趋势 二.使用 1.核心 plt.scatter(x, y) # x为x轴的数据,可迭代对象,必须是数字 # y为y轴的数据,可迭代对象,必须是数字 # x和y必须一一对应 2.例子 注意:在设置x轴或y轴刻度时,ticks和labes的值要一一对应 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager a = [11, 17, 16, 11, 12, 11, 12…