matlab scatter函数绘制实心点_Matplotlib入门-5-plt.scatter( )绘制散点图

在本篇文章中，我们将接触一个新的绘图函数plt.scatter( )，它用于散点图的绘制。从前几篇文章中，我们已经深知，学习Matplotlib绘图其实就是学习绘图函数中的参数！将参数活学活用，不同的参数搭配会产生不同的化学效应！

认真学习完本章内容，这种图信手拈来

接下来，我们开始学习plt.scatter( )中各参数的作用以及参数值的传入

话不多说，直接上干货

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如何查看一个函数有哪些参数？

第一步：以pycharm为例，在代码中，光标移动到函数名上，双击函数名（这里以sactter为例），变为下图显示方式

第二步：Ctrl+Q，如下图所示，你就能知道该函数有哪些参数了

可以看到，在scatter( )中，其参数如下：

matplotlib

下面，我将参数分为两大类，分开讲解

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（1）基本参数讲解

• x, y → 散点的坐标
• s → 散点的面积
• c → 散点的颜色（默认值为蓝色，'b'，其余颜色同plt.plot( )）
• marker → 散点样式（默认值为实心圆，'o'，其余样式同plt.plot( )）
• alpha → 散点透明度（[0, 1]之间的数，0表示完全透明，1则表示完全不透明）
• linewidths →散点的边缘线宽
• edgecolors → 散点的边缘颜色

这里为了生成点的坐标，用到了numpy中的随机数生成器 np.random.rand(d0, d1, ..., dn)

• rand( )函数根据给定维度生成[0,1)之间的随机数据（包含0，不包含1）
• dn表示生成数据的维度
• 返回值为指定维度的array

上代码直观感受
np.random.rand(4)生成了一维数据，如下[0.90906869 0.90382675 0.12846739 0.82934525]
np.random.rand(4,2)生成了二维数据，如下[[0.06704094 0.39773471] [0.66768398 0.22644566] [0.33790806 0.04170456] [0.68308087 0.85099505]]

以此类推 np.random.rand(d0, d1, ..., dn) 可以生成n维随机数

有这一利器，我们的随机散点坐标就有了着落，上代码上图

import 

通过上面给出的基本参数进行优化，代码及图如下

import 

有些明眼人一看，怎么优化前后两幅图散点的位置不一样了！？~

这就对了，因为这些点是由随机数生成器np.random.rand( )产生的，所以每次都不一样

（2）高级参数讲解

• cmap → 指的是matplotlib.colors.Colormap，相当于多个调色盘的合集
• norm、vmin、vmax → 散点颜色亮度设置

上代码上图，进一步解释

为了演示，这里要用到一点伪随机数生成方法，不做过多解释，不理解的请移步

【数据处理】numpy.random.RandomState的用法

import 

这里从cmap中选取了一个叫做'viridis'的调色盘，其作用是，将参数c中获取到的数值，映射到“色盘”中已经对应好的颜色上，多读两遍，好好理解！

并且上图中从“色盘”viridis中获取到的颜色，可以通过plt.colorbar( )显示为颜色条（与热力图同理）。

代码和可视化结果图如下所示

import 

从上图上，可以很明显的看出：

颜色映射的这维属性数据（颜色条表示），其值主要集中于[0.4, 0.8]之间

为了更好的观察这维属性数据，可以重新设置颜色条的映射范围

需要用到colors.Normalize( )，使用方法如下：

class matplotlib.colors.Normalize(vmin=None, vmax=None)

参数 vmin、vmax 分别为要设置的数据范围的最小值和最大值（注意：设置之后，原来大于vmax的值被“拉低”成vmax；原来小于vmin的值被“拉高”成vmin）

代码和可视化结果图如下所示

import 

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对于数据可视化而言，我们要用多种方式方法，将数据映射到可视化界面上，因此，散点大小，形状，颜色等等均可以表示数据集中的某维属性，好好理解一下！

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好了，今天到此为止，希望大家喜欢，动动小手，关注点赞~