- 需要读者了解一点Python列表的知识
- 教程借助于matplotlib库
散点图基础
必要的库
# 需导入要用到的库文件 import numpy as np # 数组相关的库 import matplotlib.pyplot as plt # 绘图库绘制散点图
N = 10 x = np.random.rand(N) # 包含10个均匀分布的随机值的横坐标数组，大小[0, 1] y = np.random.rand(N) # 包含10个均匀分布的随机值的纵坐标数组 plt.scatter(x, y, alpha=0.6) # 绘制散点图，透明度为0.6（这样颜色浅一点，比较好看） plt.show()
调整散点大小
N = 10 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) area = np.random.rand(N) * 1000 # 包含10个均匀分布的随机值的面积数组，大小[0, 1000] fig = plt.figure() ax = plt.subplot() ax.scatter(x, y, s=area, alpha=0.5) # 绘制散点图，面积随机 plt.show()
调整散点颜色
N = 10 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) x2 = np.random.rand(N) y2 = np.random.rand(N) area = np.random.rand(N) * 1000 fig = plt.figure() ax = plt.subplot() ax.scatter(x, y, s=area, alpha=0.5) ax.scatter(x2, y2, s=area, c='green', alpha=0.6) # 改变颜色 plt.show()
调整散点形状
N = 10 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) x2 = np.random.rand(N) y2 = np.random.rand(N) x3 = np.random.rand(N) y3 = np.random.rand(N) area = np.random.rand(N) * 1000 fig = plt.figure() ax = plt.subplot() ax.scatter(x, y, s=area, alpha=0.5) ax.scatter(x2, y2, s=area, c='green', alpha=0.6) ax.scatter(x3, y3, s=area, c=area, marker='v', cmap='Reds', alpha=0.7) # 更换标记样式，另一种颜色的样式 plt.show()
这里要解释一下，大家可能注意到了：图片中的红色倒三角，面积越大的颜色越红。这是因为我们在
ax.scatter()中启用了参数cmap，它需要与控制颜色的参数c配合使用。cmap指明调色板的类型，c指明颜色的深浅。
调色板的类型可见：matplotlib官网解释
调整散点边界
N = 10 x = [1] y = [1] x2 = [1.1] y2 = [1.1] x3 = [0.9] y3 = [0.9] area = [20000] fig = plt.figure() ax = plt.subplot() ax.scatter(x, y, s=area, alpha=0.5, edgecolors='face') ax.scatter(x2, y2, s=area, linewidths=[3]) ax.scatter(x3, y3, s=area, alpha=0.5, linewidths=[3], edgecolors='r') plt.show()
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