Matplotlib ax.scatter 的详细介绍与应用|极客教程

Matplotlib ax.scatter 的详细介绍与应用

在数据可视化的领域，散点图是一种非常重要的图表类型，它可以帮助我们理解变量之间的关系。在 Python 的 Matplotlib 库中，ax.scatter 是生成散点图的一个常用方法。本文将详细介绍 ax.scatter 的使用方法，并通过多个示例展示如何利用这个功能创建各种散点图。

1. ax.scatter 基础

ax.scatter 方法主要用于在图表中绘制散点。它的基本语法如下：

scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None)

x, y：分别代表点的横坐标和纵坐标。
s：点的大小。
c：点的颜色。
marker：点的形状。
cmap：颜色映射表。
norm：在颜色映射中使用的归一化方法。
vmin, vmax：颜色映射的最小值和最大值。
alpha：点的透明度。
linewidths：点的边缘线宽。
edgecolors：点的边缘颜色。

示例代码 1：基本散点图

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
sizes = [20, 50, 80, 200, 500]

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, s=sizes)
plt.show()

Output:

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示例代码 2：自定义颜色和透明度

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
colors = [1, 2, 3, 4, 5]
sizes = [100, 200, 300, 400, 500]

fig, ax = plt.subplots()
scatter = ax.scatter(x, y, s=sizes, c=colors, cmap='viridis', alpha=0.5)
plt.colorbar(scatter)
plt.show()

Output:

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2. 颜色和颜色条

在散点图中，颜色不仅可以用来美化图表，还可以表示数据的一个维度。通过颜色映射（colormap），我们可以将数值映射到颜色上，从而在视觉上展示更多信息。

示例代码 3：使用颜色条表示数据大小

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
sizes = np.power(10, np.random.rand(50) * 2)
colors = np.random.rand(50)

fig, ax = plt.subplots()
scatter = ax.scatter(x, y, s=sizes, c=colors, cmap='spring')
plt.colorbar(scatter, label='Color scale')
plt.show()

Output:

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3. 点的大小和形状

点的大小通常用来表示数据的另一个维度，而点的形状可以用来区分不同类别的数据点。

示例代码 4：改变点的形状

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
markers = ['o', 's', '^', 'p', '*']

fig, ax = plt.subplots()
for xi, yi, mi in zip(x, y, markers):
    ax.scatter(xi, yi, marker=mi, s=100)
plt.show()

Output:

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示例代码 5：不同大小的点

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
sizes = [20, 60, 120, 180, 240]

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, s=sizes)
plt.show()

Output:

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4. 边缘颜色和线宽

有时候，为了让散点图中的点更加突出，我们可以给点添加边缘颜色和调整线宽。

示例代码 6：设置点的边缘颜色和线宽

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
colors = ['red', 'blue', 'green', 'black', 'orange']

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, s=100, edgecolors='black', linewidths=2, c=colors)
plt.show()

Output:

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5. 高级应用

ax.scatter 不仅限于简单的散点图，它还可以用于更复杂的数据可视化任务，如动态更新的散点图、交互式数据点等。

示例代码 7：动态更新散点图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
x, y = np.random.rand(2, 100)
sc = ax.scatter(x, y)

def update(frame):
    sc.set_offsets(np.c_[np.random.rand(100), np.random.rand(100)])

ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, update, frames=10, interval=100)
plt.show()

示例代码 8：交互式散点图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
x, y = np.random.rand(2, 30)
sc = ax.scatter(x, y)

def on_pick(event):
    ind = event.ind
    print('Selected point:', x[ind], y[ind])

fig.canvas.mpl_connect('pick_event', on_pick)
plt.show()