scatter函数的学习与使用

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)

scatter是一个很可爱的绘图函数,可以画出随机分布的散点图。
首先对其中的各个变量进行介绍。

  • x,y:表示数据的位置
  • s:表示图形的大小
  • c:表示颜色或颜色序列,可能的情况如下:
    1. 单一颜色
    2. 颜色序列
    3. 使用cmap映射到颜色的序列数
    4. 一个行为RGB的2-D数组
  • marker:绘出的图形的形状,具有多种风格
    scatter函数的学习与使用_第1张图片
    详情可以参考:https://matplotlib.org/devdocs/api/markers_api.html#module-matplotlib.markers
  • cmap:默认为no
  • norm:描述数据亮度,默认为no
  • vmin,vmax:亮度设置,默认为no
  • alpha:范围为0-1
  • linewidths:描边的宽度
  • edgecolors:描边颜色

接下来我们使用该函数绘制散点图。
在绘制散点图时,图像的位置、大小、颜色都随机。
在这里用到随机数函数:

numpy.random.rand() 生成[0, 1)间随机数
numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)函数:
生成一个(d0*d1* …* dn)维位于[0, 1)中随机样本

代码展示:
scatter函数的学习与使用_第2张图片

>>> from numpy import *
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> n=100
>>> x=np.random.rand(n)
>>> y=np.random.rand(n)
>>> s=(30*np.random.rand(n))**2
>>> color=np.random.rand(n)
>>> plt.scatter(x,y,s,c=color,alpha=0.5,marker=("v"))
0x114ad7f50>
>>> plt.show()

最终结果展示:

scatter函数的学习与使用_第3张图片

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