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:

Windows 10 是一款微软推出的经典操作系统,拥有硬件兼容性与多任务处理能力。它更偏向把系统状态查看和常用调节动作放在一起,适合需要持续观察和微调设备状态的场景。
极度公式是一款跨平台专业LaTeX公式识别编辑软件,支持OCR公式识别和多平台编辑。和使用说明,避免使用,享受完整功能与稳定支持。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。
















