当前位置：极客教程 > Matplotlib > Matplotlib 示例 > 如何在Python Matplotlib中绘制自定义颜色和大小的4D散点图？

如何在Python Matplotlib中绘制自定义颜色和大小的4D散点图？

如何在Python Matplotlib中绘制自定义颜色和大小的4D散点图？

介绍..

当用两个维度表示数据并验证两个变量之间是否存在关系时，散点图非常有用。散点图是一个图表，其中数据以X和Y值表示为点。

如何执行..

1.按以下命令安装matplotlib。

pip install matplotlib
Python

2.导入matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
tennis_stats = (('Federer', 20),('Nadal', 20),('Djokovic', 17),('Sampras', 14),('Emerson', 12),('laver', 11),('Murray', 3),('Wawrinka', 3),('Zverev', 0),('Theim', 1),('Medvedev',0),('Tsitsipas', 0),('Dimitrov', 0),('Rublev', 0))
Python

3.下一步是将数据以任何数组格式准备好。我们也可以从数据库或电子表格中读取数据并以以下格式格式化数据。

titles = [title for player, title in tennis_stats]
players = [player for player, title in tennis_stats]
Python

4..与Matplotlib的其他方法一样，“.scatter”的参数需要X和Y值的数组。

  • 注意 - * X和Y值需要具有相同的大小，并且默认情况下将数据转换为浮点值。
plt.scatter(titles, players)
Python
<matplotlib.collections.PathCollection at 0x28df3684ac0>
Python

如何在Python Matplotlib中绘制自定义颜色和大小的4D散点图？

5.哦，我的大满贯称号在x轴上绘制为浮点数。我将它们转换为整数，并在下面的函数中添加x轴和y轴的标题。轴格式化程序将被 .set_major_formatter 覆盖。

from matplotlib.ticker import FuncFormatter
def format_titles(title, pos):
return '{}'.format(int(title))

plt.gca().xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_titles))
plt.xlabel('大满贯成就')
plt.ylabel('网球选手')
plt.scatter(titles, players)
Python

如何在Python Matplotlib中绘制自定义颜色和大小的4D散点图？

6.不要将散点图仅视为二维图表，散点图还可以添加第三个（区域）甚至第四个维度（颜色）。让我稍微解释一下我将在下面做什么。

首先，我们将定义自己的颜色，然后通过随机选择颜色并将其分配给您的值循环遍历它们。α系数使每个点半透明，使我们可以看到它们重叠的位置。这个值越高，点就越不透明。

import random

#定义您自己的颜色比例尺。
random_colors = ['#FF0000', '#FFFF00', '#FFFFF0', '#FFFFFF', '#00000F']

#将颜色数设置为与我们的数据值类似
color = [random.choice(random_colors) for _ in range(len(titles))]

plt.scatter(titles, players, c=color, alpha=0.5)
Python
<matplotlib.collections.PathCollection at 0x28df2242d00>
Python

如何在Python Matplotlib中绘制自定义颜色和大小的4D散点图？

7.现在，让我们将表示的大小/面积稍微扩大一些。

import random

#定义您自己的颜色比例尺。
random_colors = ['#FF0000', '#FFFF00', '#FFFFF0', '#FFFFFF', '#00000F']

#将颜色数设置为与我们的数据值类似
color = [random.choice(random_colors) for _ in range(len(titles))]

#设置大小
size = [(50 * random.random()) ** 2 for _ in range(len(titles))]

plt.gca().xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_titles))
plt.xlabel('大满贯成就')
plt.ylabel('网球选手')

plt.scatter(titles, players, c=color, s=size, alpha=0.1)
Python
<matplotlib.collections.PathCollection at 0x28df22e2430>
Python

如何在Python Matplotlib中绘制自定义颜色和大小的4D散点图？

记住，图表的终极目标是使数据易于理解。

我展示了散点图的基础知识。甚至可以做更多的事情，例如，使颜色与大小相关，使相同大小的点具有相同的颜色，这可能有助于我们区分数据。

最后，将所有内容整合在一起。

例子

# 导入
import matplotlib.pyplot as plt
import random

# 准备数据..
tennis_stats = (('Federer', 20),('Nadal', 20),('Djokovic', 17),('Sampras', 14),('Emerson', 12),('laver', 11),('Murray', 3),('Wawrinka', 3),('Zverev', 0),('Theim', 1),('Medvedev',0),('Tsitsipas', 0),('Dimitrov', 0),('Rublev', 0))

titles = [title for player, title in tennis_stats]
players = [player for player, title in tennis_stats]

# 定制函数
from matplotlib.ticker import FuncFormatter
def format_titles(title, pos):
return '{}'.format(int(title))

# 定义自己的颜色刻度。
random_colors = ['#FF0000', '#FFFF00', '#FFFFF0', '#FFFFFF', '#00000F']

# 将颜色数量设置为类似于数据值的数量
color = [random.choice(random_colors) for _ in range(len(titles))]

# 设置大小
size = [(50 * random.random()) ** 2 for _ in range(len(titles))]

plt.gca().xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_titles))
plt.xlabel('大满贯头衔')
plt.ylabel('网球运动员')

plt.scatter(titles, players, c=color, s=size, alpha=0.1)
Python
<matplotlib.collections.PathCollection at 0x2aa7676b670>
Python

如何在Python Matplotlib中绘制自定义颜色和大小的4D散点图？

Python教程

Python 教程

Python 教程
Tkinter 教程

Tkinter 教程
Pandas 教程

Pandas 教程
NumPy 教程

NumPy 教程
Flask 教程

Flask 教程
Django 教程

Django 教程
PySpark 教程

PySpark 教程
wxPython 教程

wxPython 教程
SymPy 教程

SymPy 教程
Seaborn 教程

Seaborn 教程
SciPy 教程

SciPy 教程
RxPY 教程

RxPY 教程
Pycharm 教程

Pycharm 教程
Pygame 教程

Pygame 教程
PyGTK 教程

PyGTK 教程
PyQt 教程

PyQt 教程
PyQt5 教程

PyQt5 教程
PyTorch 教程

PyTorch 教程
Matplotlib 教程

Matplotlib 教程
Web2py 教程

Web2py 教程
BeautifulSoup 教程

BeautifulSoup 教程

Java教程

Java 教程

Java 教程

Web教程

HTML 教程

HTML 教程
CSS 教程

CSS 教程
CSS3 教程

CSS3 教程
jQuery 教程

jQuery 教程
Ajax 教程

Ajax 教程
AngularJS 教程

AngularJS 教程
TypeScript 教程

TypeScript 教程
WordPress 教程

WordPress 教程
Laravel 教程

Laravel 教程
Next.js 教程

Next.js 教程
PhantomJS 教程

PhantomJS 教程
Three.js 教程

Three.js 教程
Underscore.JS 教程

Underscore.JS 教程
WebGL 教程

WebGL 教程
WebRTC 教程

WebRTC 教程
VueJS 教程

VueJS 教程

数据库教程

SQL 教程

SQL 教程
MySQL 教程

MySQL 教程
MongoDB 教程

MongoDB 教程
PostgreSQL 教程

PostgreSQL 教程
SQLite 教程

SQLite 教程
Redis 教程

Redis 教程
MariaDB 教程

MariaDB 教程

图形图像教程

Vulkan 教程

Vulkan 教程
OpenCV 教程

OpenCV 教程

大数据教程

R语言 教程

R语言 教程

开发工具教程

Git 教程

Git 教程
VSCode 教程

VSCode 教程
Docker 教程

Docker 教程
Gerrit 教程

Gerrit 教程
Excel 教程

Excel 教程

计算机教程

Go语言 教程

Go语言 教程
C++ 教程

C++ 教程

Matplotlib 精品教程

登录

找回密码？

注册