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:
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:
实例
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:
实例
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:
实例
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:
实例
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:
实例
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("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。
实例
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:
实例
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:
实例
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 |
REF
https://www.runoob.com/matplotlib/matplotlib-scatter.html