Python plt.scatter详解|极客教程

Python plt.scatter详解

1. 简介

在数据可视化中，散点图是一种常用的图表类型，主要用于展示两个变量之间的关系。Python中的matplotlib库提供了plt.scatter()函数来绘制散点图。本文将详细介绍plt.scatter()函数的使用方法和一些常见的参数选项，并给出一些示例代码。

2. plt.scatter函数概述

plt.scatter()函数用于绘制散点图，其基本语法如下：

plt.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None)

参数说明：

x：横轴数据，可以是一个列表或数组。
y：纵轴数据，可以是一个列表或数组。
s：散点的尺寸，默认为20。
c：散点的颜色，默认为蓝色。
marker：散点的标记类型，默认为圆点。
cmap：散点的颜色映射，用于设置散点的颜色。
alpha：散点的透明度，默认为1.0。
linewidths：散点的边框宽度，默认为None。
edgecolors：散点的边框颜色，默认为None。

3. plt.scatter函数示例

3.1 绘制简单的散点图

下面是一个简单的示例代码，展示如何使用plt.scatter()函数绘制简单的散点图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('Simple Scatter Plot')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图像
plt.show()

运行以上代码，会弹出一个窗口显示绘制出的散点图

3.2 设置散点的尺寸和颜色

plt.scatter()函数中的s参数用于设置散点的尺寸，c参数用于设置散点的颜色。下面是一个示例代码，展示如何设置散点的尺寸和颜色：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
colors = np.random.rand(100)
sizes = np.random.randint(10, 100, 100)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, s=sizes, c=colors)

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('Scatter Plot with Custom Size and Color')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图像
plt.show()

运行以上代码，会弹出一个窗口显示绘制出的散点图，其中散点的尺寸和颜色都被自定义了：

3.3 设置散点的标记类型和边框

plt.scatter()函数中的marker参数用于设置散点的标记类型，linewidths参数用于设置散点的边框宽度，edgecolors参数用于设置散点的边框颜色。下面是一个示例代码，展示如何设置散点的标记类型和边框：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, marker='s', linewidths=2, edgecolors='r')

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('Scatter Plot with Custom Marker and Edge')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图像
plt.show()