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這篇文章主要講解了“Python中plt.scatter()函數(shù)的常見使用方法有哪些”,文中的講解內(nèi)容簡單清晰,易于學(xué)習(xí)與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學(xué)習(xí)“Python中plt.scatter()函數(shù)的常見使用方法有哪些”吧!
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, *, data=None, **kwargs)
特征值 | 作用 |
---|---|
x,y | 繪制散點圖的數(shù)據(jù)點(X,Y) |
s | 一個參數(shù),用來調(diào)節(jié)標(biāo)記的大小 |
c | 表示的是顏色。默認(rèn)是藍(lán)色’b’,表示的是標(biāo)記的顏色,或者可以是一個表示顏色的字符,或者是一個長度為n的表示顏色的序列等等如‘b’=blue,‘y’=yellow,‘k’=black等 |
marker | 表示的是標(biāo)記的樣式,默認(rèn)的是’o’。 |
cmap | Colormap實體或者是一個colormap的名字,cmap僅僅當(dāng)c是一個浮點數(shù)數(shù)組的時候才使用。如果沒有申明就是image.cmap |
norm | Normalize實體來將數(shù)據(jù)亮度轉(zhuǎn)化到0-1之間,也是只有c是一個浮點數(shù)的數(shù)組的時候才使用。如果沒有申明,就是默認(rèn)為colors.Normalize。 |
vmin,vmax | 實數(shù),當(dāng)norm存在的時候忽略。用來進(jìn)行亮度數(shù)據(jù)的歸一化。 |
alpha | 實數(shù),0-1之間。用來調(diào)節(jié)標(biāo)記的透明度,默認(rèn)為1 |
linewidths | 也就是標(biāo)記點的長度。 |
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei'] #標(biāo)題字體 plt.title('scatter測試圖') #圖片標(biāo)題 np.random.seed(1) #使用相同的seed()值,則每次生成的隨即數(shù)都相同 x = np.random.rand(5) y = np.random.rand(5) #隨機(jī)生成5個x,y的值 colors = np.array([1,0,0,1,1]) #顏色標(biāo)簽列表 area = 20*10 #可以自行調(diào)節(jié)大小 lines=np.zeros(10)+5 plt.scatter(x, y, s=area,c=colors, alpha=0.5,linewidths=lines) plt.show()
Output
輸出:
圖片:
也可以改變market標(biāo)記的樣式
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei'] #標(biāo)題字體 plt.title('scatter測試圖') #圖片標(biāo)題 np.random.seed(1) #使用相同的seed()值,則每次生成的隨即數(shù)都相同 x = np.random.rand(5) y = np.random.rand(5) colors = np.array([1,0,0,1,1]) area = 20*10 lines=np.zeros(10)+5 plt.scatter(x, y, s=area,c=colors,marker='x') plt.show()
感謝各位的閱讀,以上就是“Python中plt.scatter()函數(shù)的常見使用方法有哪些”的內(nèi)容了,經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后,相信大家對Python中plt.scatter()函數(shù)的常見使用方法有哪些這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關(guān)知識點的文章,歡迎關(guān)注!
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