Python可視化Matplotlib散點(diǎn)圖scatter()用法詳解

更新時(shí)間：2021年09月27日 08:45:01 作者：Dragon少年

這篇文章主要介紹了Python可視化中Matplotlib散點(diǎn)圖scatter()的用法詳解，文中附含詳細(xì)示例代碼，有需要得朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助

散點(diǎn)圖是數(shù)據(jù)分析中非常常用的圖形。用兩組數(shù)據(jù)構(gòu)成多個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)，考察坐標(biāo)點(diǎn)的分布,判斷兩變量之間是否存在某種關(guān)聯(lián)或總結(jié)坐標(biāo)點(diǎn)的分布模式。

特點(diǎn)：判斷變量之間是否存在數(shù)量關(guān)聯(lián)趨勢(shì),展示離群點(diǎn)(分布規(guī)律)

Matplotlib 中繪制散點(diǎn)圖的函數(shù)為 scatter() ，使用語(yǔ)法如下：

matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, *, data=None, **kwargs)

散點(diǎn)圖基本用法

import matplotlib.pyplot as plt
import random

# 0.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
x = range(60)
y_jiangsu = [random.uniform(15, 25) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(5,18) for i in x]

# 1.創(chuàng)建畫(huà)布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)

# 2.繪制圖像
plt.scatter(x,y_jiangsu, s=100, c='deeppink', marker='o', label = "江蘇")
plt.scatter(x,y_beijing, s=100, c='darkblue', marker='+', label = "北京")

# 2.1 刻度顯示
plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])

# 2.2 添加網(wǎng)格顯示
plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)

# 2.3 添加描述信息
plt.xlabel("時(shí)間", fontsize=15)
plt.ylabel("溫度", fontsize=15)
plt.title("中午11點(diǎn)--12點(diǎn)某城市溫度變化圖", fontsize=20)

# 2.4 圖像保存
plt.savefig("./test.png")

# 2.5 添加圖例
plt.legend(loc="best")

# 3.圖像顯示
plt.show()

在這里插入圖片描述

注：如果沒(méi)有解決過(guò)中文問(wèn)題的話，繪制的圖像會(huì)出現(xiàn)中文或者部分符號(hào)無(wú)法顯示的問(wèn)題。在之前的matplotlib系列文章中已經(jīng)講過(guò)解決方法了，讀者可以自行查找。

創(chuàng)作不易，白嫖不好，各位的支持和認(rèn)可，就是我創(chuàng)作的最大動(dòng)力，我們下篇文章見(jiàn)！

Dragon少年 | 文

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