使用matplotlib中scatter方法画散点图

 更新时间:2019年03月19日 09:49:00   作者:bitcarmanlee  
这篇文章主要为大家详细介绍了使用matplotlib中scatter方法画散点图,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文实例为大家分享了用matplotlib中scatter方法画散点图的具体代码,供大家参考,具体内容如下

1、最简单的绘制方式

绘制散点图是数据分析过程中的常见需求。python中最有名的画图工具是matplotlib,matplotlib中的scatter方法可以方便实现画散点图的需求。下面我们来绘制一个最简单的散点图。

数据格式如下:

0   746403
1   1263043
2   982360
3   1202602
...

其中第一列为X坐标,第二列为Y坐标。下面我们来画图。

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8

import matplotlib.pyplot as plt 

def pltpicture():
 file = "xxx"                                      
 xlist = []
 ylist = []
 with open(file, "r") as f:
  for line in f.readlines():
   lines = line.strip().split()
   if len(lines) != 2 or int(lines[1]) < 100000:
    continue
   x, y = int(lines[0]), int(lines[1])
   xlist.append(x)
   ylist.append(y)

 plt.xlabel('X')
 plt.ylabel('Y')
 plt.scatter(xlist, ylist)
 plt.show()

2、更漂亮一些的画图方式

上面的图片比较粗糙,是最简单的方式,没有任何相关的配置项。下面我们再用另外一份数据集画出更漂亮一点的图。
数据集来自网络的公开数据集,数据格式如下:

40920   8.326976    0.953952    3
14488   7.153469    1.673904    2
26052   1.441871    0.805124    1
75136   13.147394   0.428964    1
...

第一列每年获得的飞行常客里程数;
第二列玩视频游戏所耗时间百分比;
第三列每周消费的冰淇淋公升数;
第四列为label:
1表示不喜欢的人
2表示魅力一般的人
3表示极具魅力的人

现在将每年获取的飞行里程数作为X坐标,玩视频游戏所消耗的事件百分比作为Y坐标,画出图。

from matplotlib import pyplot as plt

file = "/home/mi/wanglei/data/datingTestSet2.txt"
label1X, label1Y, label2X, label2Y, label3X, label3Y = [], [], [], [], [], []

with open(file, "r") as f:
 for line in f:
  lines = line.strip().split()
  if len(lines) != 4:
   continue
  distance, rate, label = lines[0], lines[1], lines[3]
  if label == "1":
   label1X.append(distance)
   label1Y.append(rate)

  elif label == "2":
   label2X.append(distance)
   label2Y.append(rate)

  elif label == "3":
   label3X.append(distance)
   label3Y.append(rate)

plt.figure(figsize=(8, 5), dpi=80)
axes = plt.subplot(111)

label1 = axes.scatter(label1X, label1Y, s=20, c="red")
label2 = axes.scatter(label2X, label2Y, s=40, c="green")
label3 = axes.scatter(label3X, label3Y, s=50, c="blue")

plt.xlabel("every year fly distance")
plt.ylabel("play video game rate")
axes.legend((label1, label2, label3), ("don't like", "attraction common", "attraction perfect"), loc=2)

plt.show()

最后效果图:

3、scatter函数详解

我们来看看scatter函数的签名:

def scatter(self, x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None,
    vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None,
    verts=None, edgecolors=None,
    **kwargs):
  """
  Make a scatter plot of `x` vs `y`

  Marker size is scaled by `s` and marker color is mapped to `c`

  Parameters
  ----------
  x, y : array_like, shape (n, )
   Input data

  s : scalar or array_like, shape (n, ), optional
   size in points^2. Default is `rcParams['lines.markersize'] ** 2`.

  c : color, sequence, or sequence of color, optional, default: 'b'
   `c` can be a single color format string, or a sequence of color
   specifications of length `N`, or a sequence of `N` numbers to be
   mapped to colors using the `cmap` and `norm` specified via kwargs
   (see below). Note that `c` should not be a single numeric RGB or
   RGBA sequence because that is indistinguishable from an array of
   values to be colormapped. `c` can be a 2-D array in which the
   rows are RGB or RGBA, however, including the case of a single
   row to specify the same color for all points.

  marker : `~matplotlib.markers.MarkerStyle`, optional, default: 'o'
   See `~matplotlib.markers` for more information on the different
   styles of markers scatter supports. `marker` can be either
   an instance of the class or the text shorthand for a particular
   marker.

  cmap : `~matplotlib.colors.Colormap`, optional, default: None
   A `~matplotlib.colors.Colormap` instance or registered name.
   `cmap` is only used if `c` is an array of floats. If None,
   defaults to rc `image.cmap`.

  norm : `~matplotlib.colors.Normalize`, optional, default: None
   A `~matplotlib.colors.Normalize` instance is used to scale
   luminance data to 0, 1. `norm` is only used if `c` is an array of
   floats. If `None`, use the default :func:`normalize`.

  vmin, vmax : scalar, optional, default: None
   `vmin` and `vmax` are used in conjunction with `norm` to normalize
   luminance data. If either are `None`, the min and max of the
   color array is used. Note if you pass a `norm` instance, your
   settings for `vmin` and `vmax` will be ignored.

  alpha : scalar, optional, default: None
   The alpha blending value, between 0 (transparent) and 1 (opaque)

  linewidths : scalar or array_like, optional, default: None
   If None, defaults to (lines.linewidth,).

  verts : sequence of (x, y), optional
   If `marker` is None, these vertices will be used to
   construct the marker. The center of the marker is located
   at (0,0) in normalized units. The overall marker is rescaled
   by ``s``.

  edgecolors : color or sequence of color, optional, default: None
   If None, defaults to 'face'

   If 'face', the edge color will always be the same as
   the face color.

   If it is 'none', the patch boundary will not
   be drawn.

   For non-filled markers, the `edgecolors` kwarg
   is ignored and forced to 'face' internally.

  Returns
  -------
  paths : `~matplotlib.collections.PathCollection`

  Other parameters
  ----------------
  kwargs : `~matplotlib.collections.Collection` properties

  See Also
  --------
  plot : to plot scatter plots when markers are identical in size and
   color

  Notes
  -----

  * The `plot` function will be faster for scatterplots where markers
   don't vary in size or color.

  * Any or all of `x`, `y`, `s`, and `c` may be masked arrays, in which
   case all masks will be combined and only unmasked points will be
   plotted.

   Fundamentally, scatter works with 1-D arrays; `x`, `y`, `s`, and `c`
   may be input as 2-D arrays, but within scatter they will be
   flattened. The exception is `c`, which will be flattened only if its
   size matches the size of `x` and `y`.

  Examples
  --------
  .. plot:: mpl_examples/shapes_and_collections/scatter_demo.py

  """

其中具体的参数含义如下:

x,y是相同长度的数组。
s可以是标量,或者与x,y长度相同的数组,表明散点的大小。默认为20。
c即color,表示点的颜色。
marker 是散点的形状。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

相关文章

  • python 内置库wsgiref的使用(WSGI基础入门)

    python 内置库wsgiref的使用(WSGI基础入门)

    WSGI(web服务器网关接口)主要规定了服务器端和应用程序之间的接口,即规定了请求的URL到后台处理函数之间的映射该如何实现。wsgiref是一个帮助开发者开发测试的Python内置库,程序员可以通过这个库了解WSGI的基本运行原理,但是不能把它用在生产环境上。
    2021-06-06
  • python爬取网站数据保存使用的方法

    python爬取网站数据保存使用的方法

    这篇文章主要介绍了使用Python从网上爬取特定属性数据保存的方法,其中解决了编码问题和如何使用正则匹配数据的方法,详情看下文
    2013-11-11
  • python实现windows壁纸定期更换功能

    python实现windows壁纸定期更换功能

    这篇文章主要为大家详细介绍了python实现windows壁纸定期更换功能,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2019-01-01
  • html网页调用后端python代码的方法实例

    html网页调用后端python代码的方法实例

    html页面中确实能够调用python程序,不过只能调“一点点”,下面这篇文章主要给大家介绍了关于html网页调用后端python代码的相关资料,文中通过实例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
    2023-01-01
  • Python数据处理篇之Sympy系列(五)---解方程

    Python数据处理篇之Sympy系列(五)---解方程

    这篇文章主要介绍了Python数据处理篇之Sympy系列(五)---解方程,非常不错,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2019-10-10
  • Python设计模式结构型享元模式

    Python设计模式结构型享元模式

    这篇文章主要介绍了Python享元模式,享元模式即Flyweight Pattern,指运用共享技术有效地支持大量细粒度的对象,下面和小编一起进入文章了解更多详细内容吧
    2022-02-02
  • python区块及区块链的开发详解

    python区块及区块链的开发详解

    这篇文章主要介绍了python区块及区块链的开发详解的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2019-07-07
  • python怎么使用xlwt操作excel你知道吗

    python怎么使用xlwt操作excel你知道吗

    这篇文章主要为大家介绍了python使用xlwt操作excel的方法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,希望能够给你带来帮助
    2022-01-01
  • Python深拷贝浅拷贝图文示例清晰整理

    Python深拷贝浅拷贝图文示例清晰整理

    这篇文章主要为大家介绍了Python深拷贝浅拷贝的图文示例清晰整理,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
    2022-06-06
  • Python加pyGame实现的简单拼图游戏实例

    Python加pyGame实现的简单拼图游戏实例

    这篇文章主要介绍了Python加pyGame实现的简单拼图游戏,以一个完整实例形式分析了pyGame模块操作图片的相关技巧,需要的朋友可以参考下
    2015-05-05

最新评论