Python繪制簡單散點(diǎn)圖的方法
更新時間：2022年04月21日 10:02:41 作者：一只會飛的豬?
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Python繪制簡單散點(diǎn)圖的方法，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
散點(diǎn)圖，顧名思義是一些散亂的點(diǎn)構(gòu)成的圖。那么這些散亂的點(diǎn)有什么作用呢？散點(diǎn)圖通過用兩組數(shù)據(jù)構(gòu)成多個坐標(biāo)點(diǎn)，考察坐標(biāo)點(diǎn)的分布，判斷兩變量之間是否存在某種關(guān)聯(lián)或總結(jié)坐標(biāo)點(diǎn)的分布模式。
繪制方法大體上與折線圖一致，只是對點(diǎn)不需要去擬合折線，使用plt.scatter()函數(shù)替代plt.plot()即可。例如繪制三月份與十一月份的氣溫散點(diǎn)圖，代碼如下：
'''
? ? 繪制散點(diǎn)圖，要點(diǎn)：plt.scatter(x,y)
'''
# 導(dǎo)入模塊
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:\Windows\Fonts\MSYHL.TTC")
?
# 輸入變量數(shù)據(jù)(參數(shù))
y_3 = [11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15,14,17,18,21,16,17,20,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23]
y_10 = [26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,5,13,17,10,11,13,12,13,6]
?
x_3 = range(1,32)
x_10 = range(51,82)
?
# 設(shè)置圖形大小
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
?
# 使用scatter繪制散點(diǎn)圖,和之前繪制折線圖一樣只用將plot更改成scatter
plt.scatter(x_3,y_3,label='3月份氣溫變化散點(diǎn)圖')
plt.scatter(x_10,y_10,label='10月份氣溫變化散點(diǎn)圖')
?
# 調(diào)整X軸的刻度
_x = list(x_3) + list(x_10)
_xtick_labels = ['3月{}日'.format(i) for i in x_3]
_xtick_labels += ['10月月{}日'.format(i-50) for i in x_10]
plt.xticks(_x[::3],_xtick_labels[::3],fontproperties = my_font,rotation=45)
?
# 添加描述信息
plt.xlabel('時間',fontproperties = my_font)
plt.ylabel('溫度',fontproperties = my_font)
plt.title('三月氣溫和十月氣溫散點(diǎn)圖',fontproperties = my_font)
?
# 添加圖例
plt.legend(prop=my_font,loc='upper left') ?# 要在繪制圖像那一步添加標(biāo)簽
?
# 展示圖形
plt.show()運(yùn)行結(jié)果如下：
畫圖方式與折線圖大體一致，只是修改了擬合的方式。從圖中能大體看出三月份氣溫呈現(xiàn)上升趨勢，十一月份呈現(xiàn)下降趨勢，且增長與下降幅度變化大體一致。
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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