python——利用scatter绘制散点图【简单的数据可视化】

文章目录

  • 1 函数参数介绍
    • 1.1 x和y参数(s参数)
    • 1.2 c参数
    • 1.3 marker参数
  • 2 绘制单个点 / 输入单个点数据
  • 3 绘制多个点
    • 3.1 分别传入x列表和y列表
    • 3.2 传入的是一个列表

1 函数参数介绍

matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s, c, marker, cmap, norm, 
vim, vmax, alpha, linewidths, verts, hold, **kwargs)

1.1 x和y参数(s参数)

形如shape(n, )的数组,x是散点图的x轴数据,y是y轴数据

1.2 c参数

色彩,或者颜色序列

  1. 单一颜色,例如color=‘red’
    plt.scatter([1, 2, 3], [5, 6, 7], c='red')
    plt.show()

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  1. 颜色序列,可以用数组表示,有几个点确定几个颜色(颜色序列只要值不一样,颜色就不一样)
plt.scatter([1, 2, 3], [5, 6, 7], c=[10, 20, 30])
plt.show()

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1.3 marker参数

  • 会出的图形的形状,如下图第一列所示设置

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    plt.scatter([1, 2, 3], [5, 6, 7], c=[10, 20, 30], marker='v')
    plt.show()

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  • 其余的参数
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2 绘制单个点 / 输入单个点数据

  • 传递一对x和y坐标即可
    plt.scatter(2, 4)
    plt.show()

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3 绘制多个点

3.1 分别传入x列表和y列表

    random.seed(1)
    x = np.random.rand(10)
    y = np.random.rand(10)
    plt.scatter(x, y, c='green', marker='o')
    plt.show()

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3.2 传入的是一个列表

  • 使用list(np.array(数组).T[])来截取二维列表的第0未数据
import random
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


# 创建数据集
def createDataSet():
    return [[1, 1], [1, 2], [2, 1], [6, 4], [6, 3], [5, 4]]


if __name__ == '__main__':
    dataset = createDataSet()  # dataset 是list类型数据
    print(np.array(dataset).T[0])  # [1 1 2 6 6 5]
    print(list(np.array(dataset).T[0]))  # [1, 1, 2, 6, 6, 5] 这个是合法的x轴数据
    x = list(np.array(dataset).T[0])
    y = list(np.array(dataset).T[1])
    plt.scatter(x, y, c='pink', marker=',')
    plt.show()

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