Python中scatter函数参数及用法详解
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(111) #设置标题 ax1.set_title('Scatter Plot') #设置X轴标签 plt.xlabel('X') #设置Y轴标签 plt.ylabel('Y') #画散点图 ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o') #设置图标 plt.legend('x1') #显示所画的图 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 #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(111) #设置标题 ax1.set_title('Scatter Plot') #设置X轴标签 plt.xlabel('X') #设置Y轴标签 plt.ylabel('Y') #画散点图 sValue = x*10 ax1.scatter(x,s=sValue,c='r',marker='x') #设置图标 plt.legend('x1') #显示所画的图 plt.show() (2)、不同颜色 #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(111) #设置标题 ax1.set_title('Scatter Plot') #设置X轴标签 plt.xlabel('X') #设置Y轴标签 plt.ylabel('Y') #画散点图 cValue = ['r','y','g','b','r','r'] ax1.scatter(x,c=cValue,marker='s') #设置图标 plt.legend('x1') #显示所画的图 plt.show() 结果: (3)、线宽linewidths #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(111) #设置标题 ax1.set_title('Scatter Plot') #设置X轴标签 plt.xlabel('X') #设置Y轴标签 plt.ylabel('Y') #画散点图 lValue = x ax1.scatter(x,s= 100,linewidths=lValue,marker='o') #设置图标 plt.legend('x1') #显示所画的图 plt.show() 注: 这就是scatter基本的用法。 PS:下面举个示例 本文记录了python中的数据可视化――散点图scatter,令x作为数据(50个点,每个30维),我们仅可视化前两维。labels为其类别(假设有三类)。 这里的x就用random来了,具体数据具体分析。 label设定为[1:20]->1,[21:35]->2,[36:50]->3,(python中数组连接方法:先强制转为list,用+,再转回array) 用matplotlib的scatter绘制散点图,legend和matlab中稍有不同,详见代码。 x = rand(50,30) from numpy import * import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt #basic f1 = plt.figure(1) plt.subplot(211) plt.scatter(x[:,1],x[:,0]) # with label plt.subplot(212) label = list(ones(20))+list(2*ones(15))+list(3*ones(15)) label = array(label) plt.scatter(x[:,0],15.0*label,15.0*label) # with legend f2 = plt.figure(2) idx_1 = find(label==1) p1 = plt.scatter(x[idx_1,x[idx_1,marker = 'x',color = 'm',label='1',s = 30) idx_2 = find(label==2) p2 = plt.scatter(x[idx_2,x[idx_2,marker = '+',color = 'c',label='2',s = 50) idx_3 = find(label==3) p3 = plt.scatter(x[idx_3,x[idx_3,marker = 'o',color = 'r',label='3',s = 15) plt.legend(loc = 'upper right') result: figure(1): figure(2): 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持编程小技巧。 (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |