散点图的绘制,将使用plot包中的scatter()函数
【语法及参数】:
def scatter(x: Any,
y: Any,
s: Any = None, #s 绘制点的尺寸
c: Any = None, #c 改变点的颜色(可自定义点的颜色)注意与使用颜色映射时的意义区分
marker: Any = None,
cmap: Any = None,
norm: Any = None,
vmin: Any = None,
vmax: Any = None,
alpha: Any = None,
linewidths: Any = None,
*,
edgecolors: Any = None,
plotnonfinite: bool = False,
data: Any = None,
**kwargs: Any) -> Any
【补充】:要修改数据点的颜色,可向scatter() 传递参数c ,并将其设置为要使用的颜色的名称,c=‘red’。你还可以使用RGB颜色模式自定义颜色。要指定自定义颜色,可传递参数c ,并将其设置为一个元组(传递RGB值),c=(0, 0, 0.8)。
(1)绘制单个散点
def show_singlepoint():
#绘制散点
plt.scatter(2, 4,s=4) #s 绘制点的尺寸
# 设置图表标题并给坐标轴加上标签
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)
# 设置刻度标记的大小和位置
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=7)
#绘制图形
plt.show()
(2)绘制系列点
要绘制一系列的点,可向scatter()传递两个分别包含x值和y值的列表
坐标会自动进行一一对应
def anypoints():
#实现自动计算数据 使用Python自己迭代,获取点的坐标
x_values = list(range(1, 1001,10))#创建x坐标的取值
y_values = [x ** 2 for x in x_values] #列表解析 自动添加列表元素值
#edgecolor='none' 删除轮廓 c='red' 改变点的颜色(可自定义点的颜色)
#默认颜色为黑色轮廓,蓝色点
plt.scatter(x_values, y_values,s=4,edgecolor='none',c='red')
# 设置图表标题并给坐标轴加上标签
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)
# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=7)
# 设置每个坐标轴的取值范围
# plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])
#图表显示
plt.show()
#图表存储 plt.savefig("保存文件名") 保存在与当前python文件同一个目录文件夹下
plt.savefig('squares_plot.png',bbox_inches = 'tight')
#bbox_inches = 'tight' 指定将图表多余的空白区域裁剪掉