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Python數(shù)據(jù)分析之?Matplotlib?散點(diǎn)圖繪制

 更新時(shí)間:2022年05月12日 16:50:59   作者:??tigeriaf????  
這篇文章主要介紹了Python數(shù)據(jù)分析之?Matplotlib?散點(diǎn)圖繪制,散點(diǎn)圖又稱散點(diǎn)圖,是使用多個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)的分布反映數(shù)據(jù)點(diǎn)分布規(guī)律、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系的圖表,下文對(duì)散點(diǎn)圖的詳細(xì)介紹及繪制,需要的小伙伴可以參考以一下

前言:

散點(diǎn)圖,又稱散點(diǎn)分布圖,是使用多個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)的分布反映數(shù)據(jù)點(diǎn)分布規(guī)律、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系的圖表,Matplotlib 中可以通過以下方式繪制散點(diǎn)圖:

使用plt.plot方法

在上篇文章Python數(shù)據(jù)分析之 Matplotlib 折線圖繪制中,我們介紹了可以使用plt.plot()方法繪制折線圖,該方法同樣可以繪制散點(diǎn)圖,如下:

import random
x = range(15)
y = [i + random.randint(-2,2) for i in x]
plt.plot(x, y, "o")
plt.show()

結(jié)果輸出如下:

因?yàn)?code>plot方法默認(rèn)繪制折線圖,plt.plot(x, y)等價(jià)于plt.plot(x, y, "-"),第三個(gè)參數(shù)為“-”表示使用線條連接坐標(biāo)點(diǎn),如果是用點(diǎn).或圈o的方式將這10個(gè)點(diǎn)連接起來,呈現(xiàn)出來的就是散點(diǎn)圖。

除了-、.、o還有其他的類型,例如x、+、v、^、<、>等等,可以自行探索。

使用plt.scatter方法

Matplotlib 還提供了另外一個(gè)強(qiáng)大的方法plt.scatter(),使用格式如下:

plt.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, ···)

函數(shù)中的主要參數(shù)說明如下:

  • x、y:分別表示x軸和y軸對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù),接收列表類型參數(shù)
  • s:表示點(diǎn)的大小,默認(rèn)為20,可以是字符or列表,為列表時(shí)列表的每個(gè)元素代表對(duì)應(yīng)點(diǎn)的大小
  • c:表示點(diǎn)的顏色,可以是字符or列表,為列表時(shí)列表的每個(gè)元素代表對(duì)應(yīng)點(diǎn)的顏色
  • marker:表示繪制的點(diǎn)的類型,默認(rèn)小圓圈o
  • ······
  • alpha:表示點(diǎn)的透明度,接收0~1之間的小數(shù)

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()

結(jié)果輸出如下:

到此這篇關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析之 Matplotlib 散點(diǎn)圖繪制的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 散點(diǎn)圖內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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