Python可視化Matplotlib散點圖scatter()用法詳解
散點圖是數(shù)據(jù)分析中非常常用的圖形。用兩組數(shù)據(jù)構成多個坐標點,考察坐標點的分布,判斷兩變量之間是否存在某種關聯(lián)或總結坐標點的分布模式。
特點:判斷變量之間是否存在數(shù)量關聯(lián)趨勢,展示離群點(分布規(guī)律)
Matplotlib 中繪制散點圖的函數(shù)為 scatter() ,使用語法如下:
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)
散點圖基本用法
import matplotlib.pyplot as plt
import random
# 0.準備數(shù)據(jù)
x = range(60)
y_jiangsu = [random.uniform(15, 25) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(5,18) for i in x]
# 1.創(chuàng)建畫布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)
# 2.繪制圖像
plt.scatter(x,y_jiangsu, s=100, c='deeppink', marker='o', label = "江蘇")
plt.scatter(x,y_beijing, s=100, c='darkblue', marker='+', label = "北京")
# 2.1 刻度顯示
plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])
# 2.2 添加網格顯示
plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)
# 2.3 添加描述信息
plt.xlabel("時間", fontsize=15)
plt.ylabel("溫度", fontsize=15)
plt.title("中午11點--12點某城市溫度變化圖", fontsize=20)
# 2.4 圖像保存
plt.savefig("./test.png")
# 2.5 添加圖例
plt.legend(loc="best")
# 3.圖像顯示
plt.show()

注:如果沒有解決過中文問題的話,繪制的圖像會出現(xiàn)中文或者部分符號無法顯示的問題。在之前的matplotlib系列文章中已經講過解決方法了,讀者可以自行查找。
創(chuàng)作不易,白嫖不好,各位的支持和認可,就是我創(chuàng)作的最大動力,我們下篇文章見!
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