python绘制散点图
源代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt #python作图的主要库
import numpy as np
fig1 = plt.figure(1,figsize=(6,4)) #figsize指定图片宽和高，可调节图片比例大小。第一个参数为x轴，第二个为y轴
plt.title("Squares Numbers",fontsize=24) #图的题目，fontsize调节大小
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.xlabel("X轴",fontsize=14)
plt.ylabel("Y轴",fontsize=14)
x1=[1,2]
x2=[4,5]
x3=[2,3]
x4=[2,3]
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通过c可以更改颜色，
常用颜色：b--blue c--cyan g--green k--black
m--magenta r--red w--white y--yellow
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# marker可改变点形状,更多market形状参考：https://www.cnblogs.com/qccc/p/12819459.html
#x1代表横坐标，x2代表纵坐标列表,label变量可以设置自身标签
plt.scatter(x1,x2,c='green',marker='x',label='xxx')
plt.scatter(x3,x4,c='r',marker='.',label='yyy')
#plot可将散点连线，markerfacecolor='none'可设置点为空心,linewidth可设置线的粗细（大于1）
#plt.plot(x1,x2,c='green',marker='s',label='xxx',markerfacecolor='none',linewidth=5)
#plt.plot(x3,x4,c='red',marker='.',label='yyy')
#title设置标签总体题目,fontsize设置各类点小标签字体大小
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loc设置标签位置，各参数对应如下：
0: ‘best' 1: ‘upper right'
2: ‘upper left' 3: ‘lower left'
4: ‘lower right' 5: ‘right'
6: ‘center left' 7: ‘center right'
8: ‘lower center'9: ‘upper center'
10: ‘center'
'''
#通过设置prop参数可修改字体及大小及粗细，weight为normal/bold
font1 = {'family' : 'Times New Roman',
'weight' : 'normal',
'size' : 23,
}
plt.legend(title='Hello',prop=font1,loc=1)
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设置x,y刻度
#arange函数前两个参数是范围（不包括右边界），第三个参数是步长
my_x_ticks = np.arange(1, 14, 1)
plt.xticks(my_x_ticks)
my_y_ticks = np.arange(1, 14, 1)
plt.yticks(my_y_ticks)
#plt.axis([1,15,1,15]) #设置坐标轴范围，前两个为x轴，后两个为y轴，与arange有部分重复
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# tick_params参数
# 参数axis 选择坐标轴，both/x/y
# 参数which的值为 'major'、'minor'、'both'，分别代表设置主刻度线、副刻度线以及同时设置，默认值为'major'
# 主次刻度线可类比格尺的大小刻度，详细内容介绍可参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35052400
# 参数direction的值为'in'、'out'、'inout'，分别代表刻度线显示在绘图区内侧、外侧以及同时显示
# 参数labelsize用于设置刻度线标签的字体大小
# 参数bottom, top, left, right的值为布尔值，分别代表设置绘图区四个边框线上的的刻度线是否显示
# 参数labelbottom, labeltop, labelleft, labelright的值为布尔值，分别代表设置绘图区四个边框线上的刻度线标签是否显示
plt.tick_params(axis='both',which='major',direction='inout',labelsize=14)
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单一图片，多个子图：
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x1, y1) #用plt绘制第一个子图
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(x2,y2) #用plt绘制第二个子图
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#图片自动保存,savefig函数必须在show()前使用，否则会一片白
#第一个参数指定图片名称（保存于当前目录），第二个参数将指定的空白区域裁减掉
plt.savefig('name.png',bbox_inches='tight')
#plt.grid()#添加网格
plt.show() #显示所画的图
效果图如下（代码有更改，以运行结果为准）：
