python设置散点图点的大小_python_matplotlib分别使用plot()和scatter()画散点图，以及如何改变点的大小...
1. 使用plot()画散点图html
根据关于matplotlip.pyplot的官方文档：pyplot，其plot部分的解释plot()的做用是画出线条和线条上的标记：python
根据pyplot的官方教学文档：Pyplot tutorial，若是不改变其默认设置，画出的是蓝色的线条，即"b-"：api
代码示例：数组
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0,10,1)
plt.plot(x,x+0)
plt.show()
画出的效果为一条蓝色的直线：dom
plt.plot(x,x+0)
等价于 3d
plt.plot(x,x+0,'-')
而能够看到，[x, x+0]表示的是一个二维数组，每一维是从0到9这10个整数，或者说10个点。plot()的做用就是用某种方式将这10个点创建链接，不过其默认方式使用线条链接。现考虑若是是用点或圈而不是线条的方式将这10个点链接起来，画出的就是散点图。code
从pyplot能够查到，控制线条的种类的字符串能够为'--', '-.', ':', '.'等等：orm
故如今考虑用'.'或'o'代替'-'链接这些点。htm
将'o'代替'-'的示例：blog
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0,10,1)
plt.plot(x,x+0,'o')
plt.show()
画出的效果是10个散点图：
用于画出随机点的示例：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def rand_data():
return np.random.uniform(low=0., high=1., size=(100,))
# Generate data.
x1, y1 = [rand_data() for i in range(2)]
plt.plot(x1,y1, 'o',color='b')
plt.show()
100个随机点的散点图效果：
2. 使用scatter()画散点图
根据官方文档：matplotlib.pyplot.scatter的定义，scatter()是用来画散点图的：
和plot()相同，scatter()的做用也是将画出的点链接起来，不过其默认链接方式是'o'，即点的方式：
示例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0,10,1)
plt.scatter(x,x+0)
plt.show()
plt.scatter(x,x+0)
效果和
plt.plot(x,x+0,'o')
的效果相同：
3. plot()和scatter()改变点的大小
plot()中改变点的大小的参数是markersize 或 ms：
而scatter()中改变点的大小的参数是s：
示例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0,10,1)
plt.plot(x,x+0,'o',markersize=4.,color=(0.8,0.,0.))
plt.scatter(x,x+1,s=16.,color=(0.,0.5,0.))
plt.show()
效果：
能够看到，plot()的markersize设为4.0，和scatter()的s设为16.0，画出的点大小相同。
这里matplotlib.pyplot.scatter有解释， scatter()中参数s表示的大小，和plot()的markersize大小的平方相同，即[s]=markersize**2，下图参考：pyplot scatter plot marker size
4. 加入图例(legend)后图例中点的大小和数量
参数markerscale是用于调整legend中点和实际图中画出的点的大小关系，若设markersize=1.0，则legend中的点的大小和图中画出的点大小相同；若设markersize=2.0，则legend中的点的大小是图中画出点的大小的2倍。
而numpoints参数做用于调整用线条画出的点，即用plot()画出的点，legend中的点的数目，而scatterpoints参数做用于调整用散点图画出的点，即scatter()画出的点，legend中的点的数目：
markerscale，numpoints和scatterpoints3个参数默认值都为1。
下面加入图例，更改plot()画出的点在legend中点的数量为2，且legend中点的大小为原图的2倍：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0,10,1)
#print(x)
plt.plot(x,x+0,'o',label='x+0',markersize=4.,color=(0.8,0.,0.))
plt.scatter(x,x+1,label='x+1',marker='o',s=16.0,color=(0.,0.5,0.))
plt.legend(loc="best",markerscale=2.,numpoints=2,scatterpoints=1,fontsize=12)
plt.show()
效果为：
更改scatterpoints大小也为2， 即scatter()画出的点在legend中显示数量为2：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0,10,1)
#print(x)
plt.plot(x,x+0,'o',label='x+0',markersize=4.,color=(0.8,0.,0.))
plt.scatter(x,x+1,label='x+1',marker='o',s=16.0,color=(0.,0.5,0.))
plt.legend(loc="best",markerscale=2.,numpoints=2,scatterpoints=2,fontsize=12)
plt.show()
效果为：
其它参数未变。