matplotlib.pyplot.scatter()函数

Matplotlib是一个用Python创建静态、动画和交互式可视化的综合性库。它用于在Python中绘制各种图，如散点图、柱状图、饼图、直线图、直方图、3-D图等等。我们将从matplotlib库中学习散点图。

matplotlib.pyplot.scatter ()

散点图用于观察变量之间的关系，用点表示变量之间的关系。使用matplotlib库中的scatter()方法绘制散点图。散点图被广泛用于表示变量之间的关系以及一个变量的变化如何影响另一个变量。

scatter()方法的语法如下:

matplotlib.pyplot.scatter(x_axis_data, y_axis_data, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None) 

scatter()方法接受以下参数:

• x_axis_data—包含x轴数据的数组
• y_axis_data—包含y轴数据的数组
• S -标记大小(可以是大小等于x或y大小的标量或数组)
• C -颜色序列的颜色标记
• marker,标记风格
• cmap——cmap的名字
• linewidths——标记边界的宽度
• Edgecolor -标记笔的边框颜色
• Alpha -混合值，在0(透明)和1(不透明)之间

除了x_axis_data和y_axis_data之外，所有其他参数都是可选的，它们的默认值是None。下面是具有各种参数的散点图示例。

示例

这是散点图最基本的例子。

import matplotlib.pyplot as plt
 
 
x =[5, 7, 8, 7, 2, 17, 2, 9,
    4, 11, 12, 9, 6]
 
y =[99, 86, 87, 88, 100, 86,
    103, 87, 94, 78, 77, 85, 86]
 
plt.scatter(x, y, c ="blue")
 
# To show the plot
plt.show()

输出：

示例2

对两个数据集使用不同形状和颜色的散点图。

import matplotlib.pyplot as plt
 
# dataset-1
x1 = [89, 43, 36, 36, 95, 10,
      66, 34, 38, 20]
 
y1 = [21, 46, 3, 35, 67, 95,
      53, 72, 58, 10]
 
# dataset2
x2 = [26, 29, 48, 64, 6, 5,
      36, 66, 72, 40]
 
y2 = [26, 34, 90, 33, 38,
      20, 56, 2, 47, 15]
 
plt.scatter(x1, y1, c ="pink",
            linewidths = 2,
            marker ="s",
            edgecolor ="green",
            s = 50)
 
plt.scatter(x2, y2, c ="yellow",
            linewidths = 2,
            marker ="^",
            edgecolor ="red",
            s = 200)
 
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.show()

输出：