Python如何绘制Matplotlib散点图
使用plt.plot方法：在上篇文章Python数据分析之Matplotlib折线图绘制中，我们介绍了可以使用plt.plot()方法绘制折线图，该方法同样可以绘制散点图，如下：importrandomx=range(15)y=[i+random.randint(-2,2)foriinx]plt.plot(x,y,"o")plt.show()结果输出如下：因为plot方法默认绘制折线图，plt.plot(x,y)等价于plt.plot(x,y,"-")，第三个参数为“-”表示使用线条连接坐标点，如果是用点
使用plt.plot方法：
在上篇文章Python数据分析之 Matplotlib 折线图绘制中，我们介绍了可以使用plt.plot()方法绘制折线图，该方法同样可以绘制散点图，如下：
import random x = range(15) y = [i + random.randint(-2,2) for i in x] plt.plot(x, y, "o") plt.show()
结果输出如下：
因为plot方法默认绘制折线图，plt.plot(x, y)等价于plt.plot(x, y, "-")，第三个参数为“-”表示使用线条连接坐标点，如果是用点.或圈o的方式将这10个点连接起来，呈现出来的就是散点图。
除了-、.、o还有其他的类型，例如x、+、v、^、<、>等等，可以自行探索。
使用plt.scatter方法：
Matplotlib 还提供了另外一个强大的方法plt.scatter()，使用格式如下：
plt.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, ···)
函数中的主要参数说明如下：
x、y：分别表示x轴和y轴对应的数据，接收列表类型参数
s：表示点的大小，默认为20，可以是字符or列表，为列表时列表的每个元素代表对应点的大小
c：表示点的颜色，可以是字符or列表，为列表时列表的每个元素代表对应点的颜色
marker：表示绘制的点的类型，默认小圆圈
o······
alpha：表示点的透明度，接收0~1之间的小数
例如：
import random x = range(15) y = [i + random.randint(-2,2) for i in x] plt.scatter(x, y, marker="v") plt.show()
结果输出如下：
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