python散点图标记的位置 python散点图点大小设置

前情提要

上一篇介绍了简单折线图的绘制和样式更改，本篇将介绍散点图的绘制。

散点图

2.1 绘制（修改/增加）单个点

利用scatter函数绘制单个点，并根据上篇，复习一下如何修改样式。

#绘制单个点
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
fig,ax=plt.subplots()
ax.scatter(2,4)

plt.show()

运行如下。

 

2.2 绘制一组点

利用列表存储数据，一一对应，利用scatter函数描点而成。

#绘制一组点
import matplotlib.pyplot as plt
#创建两个列表存储数据
x_values=[1,2,3,4,5]
y_values=[1,4,9,16,25]
plt.style.use('ggplot')
fig,ax=plt.subplots()
ax.scatter(x_values,y_values,s=100)
plt.show()

运行如下。一张清晰的散点图。其中scatter第三个参数，设置的是点的直径大小。

根据上篇。自行添加图标标题与坐标轴，此处不再赘述。

2.3自动计算数据

手工计算列表一一对应效率较为低下，尤其当需要绘制大量的点的时候。我们不必手工计算，而可通过循环来完成。

下面是绘制1000个点的示例。其中y_values嵌套for循环。

#绘制一组点
import matplotlib.pyplot as plt
#创建两个列表存储数据
x_values=range(1,1001)
y_values=[x**2 for x in x_values]
plt.style.use('ggplot')
fig,ax=plt.subplots()
ax.scatter(x_values,y_values,s=10)
plt.show()

运行如下。

 

2.3 改变点的颜色

在scatter函数中再添一位参数修改颜色，有两种方法。

其一，直接写出颜色名。

ax.scatter(x_values,y_values,c='green',s=10)

其二，用RGB模式进行表示。

传递参数c，将其设置为一个元组，其中包含三个0-1的小数，分别表示红色，绿色和蓝色的分量。

ax.scatter(x_values,y_values,c=(0,1,0),s=10)

此时运行同样是绿色。

运行如下。

2.4 使用颜色映射

有时候我们希望通过颜色的变化反应数据。如通过颜色的深浅反应数据大小。

ax.scatter(x_values,y_values,c=y_values,cmap=plt.cm.Blues,s=10)

将参数c设置成一个y值列表，并使用参数camp告诉pyplot使用那个颜色映射。这些代码将y值较小的点显示为浅蓝色，将y值较大的点显示为深蓝色。运行如下。

2.5 自动保存图像 

当完成图表后，我们可以自动保存图表，进行代码show与savefig的替换即可。

plt.savefig('squares_plot.png',bbox_inches='tight')

即可在目录下找到图片文件。

结语

本篇介绍了散点图的绘制及颜色映射，对于反映数据和深入研究拟合曲线有较大帮助。

若有错误，敬请指正。

参考练习

1 请绘制一个图形，显示前5000个整数的立方。

2 给前面描绘的立方图指定颜色映射。