Python数据分析之 Matplotlib 散点图绘制
更新时间：2022年05月12日 16:50:59 作者： tigeriaf
这篇文章主要介绍了Python数据分析之 Matplotlib 散点图绘制，散点图又称散点图，是使用多个坐标点的分布反映数据点分布规律、数据关联关系的图表，下文对散点图的详细介绍及绘制，需要的小伙伴可以参考以一下
前言：
散点图，又称散点分布图，是使用多个坐标点的分布反映数据点分布规律、数据关联关系的图表，Matplotlib 中可以通过以下方式绘制散点图：
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：
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：
到此这篇关于Python数据分析之 Matplotlib 散点图绘制的文章就介绍到这了,更多相关Python 散点图内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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