Python matplotlib實現(xiàn)散點圖的繪制
一、整理數(shù)據(jù)
import pandas as pd cnbodf=pd.read_excel('cnboo1.xlsx') cnbodfsort=cnbodf.sort_values(by=['BO'],ascending=False)
def mkpoints(x,y): return len(str(x))*(y/25)-3 cnbodfsort['points']=cnbodfsort.apply(lambda x:mkpoints(x.BO,x.PERSONS),axis=1)
cnbodfgb=cnbodfsort.groupby("TYPE").mean(["bo","prices","persons","points"]) cnbodfsort['type1']=cnbodfsort['TYPE'].apply(lambda x:x.split("/")[0]) cnbodfgb=cnbodfsort.groupby(["type1"])["ID","BO","PRICE","PERSONS","points"].mean() cnbodfgbsort=cnbodfgb.sort_values("BO",ascending=False)
cnbodfsort.sort_values(by='PERSONS') # 根據(jù)電影人數(shù)進(jìn)行排序
from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use('classic') # 畫板主題風(fēng)格 plt.figure(figsize=(9,6)) plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字體 plt.title("中國票房分布情況") # 標(biāo)題 plt.scatter(cnbodfsort.PERSONS,cnbodfsort.PRICE) # 散點圖 plt.grid() # 網(wǎng)格線 plt.show()
二、修改點的樣式
from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use('classic') plt.figure(figsize=(9,6)) plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字體 plt.title("中國票房分布情況") plt.scatter(cnbodfsort.PERSONS,cnbodfsort.PRICE,c='red',edgecolor='pink',s=100,linewidth=4) plt.grid() plt.show()
三、呈現(xiàn)半透明的狀態(tài)
alpha=0.3
from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use('classic') plt.figure(figsize=(9,6)) plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字體 plt.title("中國票房分布情況") plt.scatter(cnbodfsort.PERSONS,cnbodfsort.PRICE,c='red',edgecolor='black',s=100,linewidth=4,alpha=0.5) plt.grid() plt.show()
注意到當(dāng)數(shù)據(jù)較為集中的時候,點的顏色較深,如果數(shù)據(jù)分布較稀疏的時候,點更透明。
四、點呈現(xiàn)多彩的顏色
由于我一共有五十組數(shù)據(jù),也就是有50個點,因此當(dāng)構(gòu)建colors的時候必須有五十個。
from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use('classic') plt.figure(figsize=(9,6)) plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字體 plt.title("中國票房分布情況") colors=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]*5 plt.scatter(cnbodfsort.PERSONS,cnbodfsort.PRICE,c=colors,edgecolor='black',s=100,linewidth=4,alpha=0.5) plt.grid() plt.show()
五、讓點的大小不一
from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use('classic') plt.figure(figsize=(9,6)) plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字體 plt.title("中國票房分布情況") colors=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]*5 sizes=cnbodfsort.points*10 plt.scatter(cnbodfsort.PERSONS,cnbodfsort.PRICE,c=colors,edgecolor='black',s=sizes,linewidth=4,alpha=0.5) plt.grid() plt.show()
也可以通過使用numpy數(shù)組來進(jìn)行實現(xiàn):
sizes=list(np.random.randint(100,500,size=(50,)))
如果讓點變回同色系,則使:
cmap='summer'
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use('classic') plt.figure(figsize=(9,6)) plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字體 plt.title("中國票房分布情況") colors=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]*5 sizes=list(np.random.randint(100,500,size=(50,))) plt.scatter(cnbodfsort.PERSONS,cnbodfsort.PRICE,cmap='summer',edgecolor='black',s=sizes,linewidth=4,alpha=0.5) cbar=plt.colorbar() cbar.set_label("票房") plt.xscale('log') plt.xscale('log') plt.grid() plt.show()
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use('classic') plt.figure(figsize=(9,6)) plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字體 plt.title("中國票房分布情況") colors=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]*5 sizes=list(np.random.randint(100,500,size=(50,))) plt.scatter(cnbodfsort.PERSONS,cnbodfsort.PRICE,cmap='winter',c=cnbodfsort.PERSONS,edgecolor='black',s=sizes,linewidth=4,alpha=0.5) cbar=plt.colorbar() cbar.set_label("票房") plt.xscale('log') plt.xscale('log') plt.grid() plt.show()
六、側(cè)邊呈現(xiàn)顏色卡
cbar=plt.colorbar()
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use('classic') plt.figure(figsize=(9,6)) plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字體 plt.title("中國票房分布情況") colors=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]*5 sizes=list(np.random.randint(100,500,size=(50,))) plt.scatter(cnbodfsort.PERSONS,cnbodfsort.PRICE,c=colors,edgecolor='black',s=sizes,linewidth=4,alpha=0.5) cbar=plt.colorbar() cbar.set_label("票房") plt.grid() plt.show()
七、改變集中性
plt.xscale('log') plt.xscale('log')
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use('classic') plt.figure(figsize=(9,6)) plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字體 plt.title("中國票房分布情況") colors=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]*5 sizes=list(np.random.randint(100,500,size=(50,))) plt.scatter(cnbodfsort.PERSONS,cnbodfsort.PRICE,c=colors,edgecolor='black',s=sizes,linewidth=4,alpha=0.5) cbar=plt.colorbar() cbar.set_label("票房") plt.xscale('log') plt.xscale('log') plt.grid() plt.show()
可以看到橫坐標(biāo)軸發(fā)生了變化。
以上就是Python matplotlib實現(xiàn)散點圖的繪制的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Python matplotlib散點圖的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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