Python数据分析--Matplotlib绘图--散点图

Matplotlib中的散点图

散点图简介

散点图,主要用于查看数据在x,y上的的分布情况.

散点图的代码实现

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["font.sans-serif"] = "SimHei"  # 设置支持中文字体
# matplotlib本身支持负号显示的。增加了支持中文显示，负号不能正常显示
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

data = np.load("iris.npz")

arr0 = data["arr_0"]
arr1 = data["arr_1"]


# 后两列 分别是 花瓣的 长度和宽度
# 取前50行的 花瓣的 长度和宽度
flower1 = arr0[:50, [-2, -1]]
flower2 = arr0[50:100, [-2, -1]]
flower3 = arr0[100:, [-2, -1]]
# print(flower1, flower1.shape)

plt.scatter(flower1[:, 0], flower1[:, 1], c='r')
plt.scatter(flower2[:, 0], flower2[:, 1], c='g')
plt.scatter(flower3[:, 0], flower3[:, 1], c='b')

plt.legend( ["山鸢尾花","变色鸢尾花", "维吉尼亚鸢尾"] )

plt.show()

结果展示

实现方式2

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["font.sans-serif"] = "SimHei"  # 设置支持中文字体
# matplotlib本身支持负号显示的。增加了支持中文显示，负号不能正常显示
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

"""

x_data = [1, 2, 3, 4, 5]
y_data = [1, 2, 3, 4, 5]

plt.scatter(x_data,y_data,
            c=[0,0,1,1,2]  #所有0对应的数据显示一个颜色；所有1对应的数据显示一个颜色
            )
plt.show()
"""

data = np.load("iris.npz")
arr0 = data["arr_0"]
arr1 = data["arr_1"]
print(arr0)
print(arr1)

plt.scatter(arr0[:, -2], arr0[:, -1],
            c=arr1,
            s=60,  # 点的大小
            )

plt.legend(["山鸢尾花\n变色鸢尾花\n维吉尼亚鸢尾"])
plt.show()

结果展示