Python中plt.scatter()函数的常见使用方法有哪些
plt.scatter（）函数用法一.scatter（）函数的定义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)特征值作用x，y绘制散点图的数据点（X,Y）s一个参数,用来调节标记的大小c表示的是颜色。默认是蓝色&
plt.scatter（）函数用法
一.scatter（）函数的定义
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)
| 特征值 | 作用 |
|---|---|
| x，y | 绘制散点图的数据点（X,Y） |
| s | 一个参数,用来调节标记的大小 |
| c | 表示的是颜色。默认是蓝色’b’,表示的是标记的颜色，或者可以是一个表示颜色的字符，或者是一个长度为n的表示颜色的序列等等如‘b’=blue，‘y’=yellow，‘k’=black等 |
| marker | 表示的是标记的样式，默认的是’o’。 |
| cmap | Colormap实体或者是一个colormap的名字，cmap仅仅当c是一个浮点数数组的时候才使用。如果没有申明就是image.cmap |
| norm | Normalize实体来将数据亮度转化到0-1之间，也是只有c是一个浮点数的数组的时候才使用。如果没有申明，就是默认为colors.Normalize。 |
| vmin,vmax | 实数，当norm存在的时候忽略。用来进行亮度数据的归一化。 |
| alpha | 实数，0-1之间。用来调节标记的透明度，默认为1 |
| linewidths | 也就是标记点的长度。 |
二.scatter（）函数的用法
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei'] #标题字体
plt.title('scatter测试图') #图片标题
np.random.seed(1) #使用相同的seed()值，则每次生成的随即数都相同
x = np.random.rand(5)
y = np.random.rand(5) #随机生成5个x,y的值
colors = np.array([1,0,0,1,1]) #颜色标签列表
area = 20*10 #可以自行调节大小
lines=np.zeros(10)+5
plt.scatter(x, y, s=area,c=colors, alpha=0.5,linewidths=lines)
plt.show()Output
输出：
图片:
也可以改变market标记的样式
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei'] #标题字体
plt.title('scatter测试图') #图片标题
np.random.seed(1) #使用相同的seed()值，则每次生成的随即数都相同
x = np.random.rand(5)
y = np.random.rand(5)
colors = np.array([1,0,0,1,1])
area = 20*10
lines=np.zeros(10)+5
plt.scatter(x, y, s=area,c=colors,marker='x')
plt.show()
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