要绘制单个点,可使用函数scatter(),并向其传递一对x和y坐标,它将在指定位置绘制一个点:
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下面来设置输出的样式:添加标题,给轴加上标签,并确保所有文本都大到能够看清。并使用scatter()绘制一系列点
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"""使用scatter()绘制散点图"""
import matplotlib.pyplot as plt
x_values = range ( 1 , 6 )
y_values = [x * x for x in x_values]
'''
scatter()
x:横坐标 y:纵坐标 s:点的尺寸
'''
plt.scatter(x_values, y_values, s = 50 )
# 设置图表标题并给坐标轴加上标签
plt.title( 'Square Numbers' , fontsize = 24 )
plt.xlabel( 'Value' , fontsize = 14 )
plt.ylabel( 'Square of Value' , fontsize = 14 )
# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis = 'both' , which = 'major' , labelsize = 14 )
plt.show()
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手工计算列表要包含的值可能效率低下,需要绘制的点很多时尤其如此。可以不必手工计算包含点坐标的列表,而让Python循环来完成这种计算。
下面是绘制1000个点的代码:
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"""使用scatter()绘制散点图"""
import matplotlib.pyplot as plt
x_values = range ( 1 , 1001 )
y_values = [x * x for x in x_values]
'''
scatter()
x:横坐标 y:纵坐标 s:点的尺寸
'''
plt.scatter(x_values, y_values, s = 10 )
# 设置图表标题并给坐标轴加上标签
plt.title( 'Square Numbers' , fontsize = 24 )
plt.xlabel( 'Value' , fontsize = 14 )
plt.ylabel( 'Square of Value' , fontsize = 14 )
# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis = 'both' , which = 'major' , labelsize = 14 )
# 设置每个坐标轴的取值范围
plt.axis([ 0 , 1100 , 0 , 1100000 ])
plt.show()
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函数axis()要求提供四个值:x、y坐标轴的最小值和最大值。[xmin,xmax,ymin,ymax]
使用颜色映射:颜色映射是一系列颜色,它们从起始颜色渐变到结束颜色。在可视化中,颜色映射用于突出数据的规律,例如,你可能用较浅的颜色来显示较小的值,并使用较深的颜色来显示较大的值。
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"""使用scatter()绘制散点图"""
import matplotlib.pyplot as plt
x_values = range ( 1 , 1001 )
y_values = [x * x for x in x_values]
'''
scatter()
x:横坐标 y:纵坐标 s:点的尺寸
'''
plt.scatter(x_values, y_values, c = y_values, cmap = plt.cm.Blues, edgecolors = 'none' , s = 10 )
# 设置图表标题并给坐标轴加上标签
plt.title( 'Square Numbers' , fontsize = 24 )
plt.xlabel( 'Value' , fontsize = 14 )
plt.ylabel( 'Square of Value' , fontsize = 14 )
# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis = 'both' , which = 'major' , labelsize = 14 )
# 设置每个坐标轴的取值范围
plt.axis([ 0 , 1100 , 0 , 1100000 ])
plt.show()
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将参数c设置成了一个y值列表,并使用参数cmap告诉pyplot使用哪个颜色映射。这些代码将y值较小的点显示为浅蓝色,并将y值较大的点显示为深蓝色。
总结
以上就是本文关于python学习之matplotlib绘制散点图实例的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!
原文链接:http://www.cnblogs.com/keqipu/p/7280873.html