matplotlib 散点图的绘制-----(二)
导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
一.绘制多条散点图
1.创建画布
plt.figure(figsize=(8,6),facecolor=‘black’)
2.添加坐标点
x=np.arange(0,2*np.pi,0.1)
y1=np.sin(x)
y2=np.cos(x)
3.绘制第一条线和第二条线
plt.scatter(x,y1,c=‘pink’,s=50)
plt.scatter(x,y2,c=y2,cmap=‘rainbow’)
4.添加图例
plt.legend([‘y=sinx’,‘y=cosx’],facecolor=‘gray’)
5.保存图像
plt.savefig(‘scatter.png’)
6.展示图像
plt.show()
二.一张画布绘制多个图
1.创建画布
p1=plt.figure(figsize=(3,4),facecolor=‘black’)
2.创建第一个图
p1.add_subplot(3,1,1)
x=np.arange(0,2*np.pi,0.2)
y1=np.sin(x)
plt.scatter(x,y1)
修饰图像
plt.xlabel(‘x’)
plt.xticks([1,2,3,4,5,6])
pllt.yticks([-1,0,1])
添加第二个子图
p1.add_subplot(3,1,2)
y2=np.cos(x)
plt.scatter(x,y2)
添加第三个子图
p1.add_subplot(3,1,3)
plt.scatter(np.cos(x),np.sinx(x))
plt.show()
三.一张画布绘制多个散点图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
画布参数
1.修改字体
plt.rcParams[‘font.sans-serif’]=‘SimHei’
2.修改符号显示,可以正常显示汉字
plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’]=False
3.修正背景颜色
plt.rcParams[‘axes.facecolor’]=’#0D0434’
4.更改轴的颜色
plt.rcParams[‘axes.edgecolor’]=‘red’
5.更改刻度字体颜色
plt.rcParams[‘xtick.color’]=‘white’
plt.rcParams[‘ytick.color’]=‘white’
6.字体更改
font={
‘family’:‘SimHei’, # 字体
‘weight’:‘normal’, # 字的宽度
‘size’:16, # 大小
‘color’:‘white’ # 颜色
}
p1=plt.figure(figsize=(8,8),facecolor=‘black’)
plt.suptitle(‘总 图’,fontdict=font)
plt.subplots_adjust(hspace=0.1,wspace=0.1,right=0.2)
绘制1
p1.add_subplot(3,2,1)
x=np.arange(0,2*np.pi,0.3)
x1=np.arange(-np.pi/2,np.pi/2,0.3)
y1=np.sin(x1)
plt.scatter(x1,y1,c=‘red’)
绘制2
p1.add_subplot(6,2,2)
y2=np.sin(x)
plt.scatter(x,y2,c=‘yellow’)
绘制3
p1.add_subplot(6,2,4)
y3=np.cos(x)
plt.scatter(x,y3,c=‘yellow’)
绘制4
p1.add_subplot(3,1,2)
y4=np.sin(x)
y5=np.cos(x)
plt.title(‘正余弦曲线’,fontdict=font)
plt.xlabel(‘x轴’,fontdict=font)
plt.ylabel(‘y轴’,fontdict=font)
plt.xticks([1,2,3,4,5,6])
plt.yticks([-1,0,1])
plt.scatter(x,y4,c=y4,cmap=‘rainbow’)
plt.scatter(x,y5,c=‘pink’)
plt.legend([‘y=sinx’,‘y=cosx’],facecolor=‘gray’)
绘制5
p1.add_subplot(3,2,5)
plt.scatter(np.cos(x),np.sin(x),c=‘blue’)
绘制6
p1.add_subplot(3,2,6)
plt.scatter(np.cos(x),np.sin(x),c=‘blue’)
plt.show()
