Python中scatter函数参数详解



最近开始学习Python编程，遇到scatter函数，感觉里面的参数不知道什么意思于是查资料,最后总结如下：

1、scatter函数原型

2、其中散点的形状参数marker如下：

3、其中颜色参数c如下:

4、基本的使用方法如下：

[python]    view plain    copy  

 

 

 

#导入必要的模块   import numpy as np   import matplotlib.pyplot as plt   #产生测试数据   x = np.arange(1,10)   y = x   fig = plt.figure()   ax1 = fig.add_subplot(111)   #设置标题   ax1.set_title('Scatter Plot')   #设置X轴标签   plt.xlabel('X')   #设置Y轴标签   plt.ylabel('Y')   #画散点图   ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')   #设置图标   plt.legend('x1')   #显示所画的图   plt.show()  

结果如下：

5、当scatter后面参数中数组的使用方法，如s，当s是同x大小的数组，表示x中的每个点对应s中一个大小，其他如c，等用法一样，如下：

（1）、不同大小

[python]    view plain    copy  

 

 

 

#导入必要的模块   import numpy as np   import matplotlib.pyplot as plt   #产生测试数据   x = np.arange(1,10)   y = x   fig = plt.figure()   ax1 = fig.add_subplot(111)   #设置标题   ax1.set_title('Scatter Plot')   #设置X轴标签   plt.xlabel('X')   #设置Y轴标签   plt.ylabel('Y')   #画散点图   sValue = x*10   ax1.scatter(x,y,s=sValue,c='r',marker='x')   #设置图标   plt.legend('x1')   #显示所画的图   plt.show()  

（2）、不同颜色

[python]    view plain    copy  

 

 

 

#导入必要的模块   import numpy as np   import matplotlib.pyplot as plt   #产生测试数据   x = np.arange(1,10)   y = x   fig = plt.figure()   ax1 = fig.add_subplot(111)   #设置标题   ax1.set_title('Scatter Plot')   #设置X轴标签   plt.xlabel('X')   #设置Y轴标签   plt.ylabel('Y')   #画散点图   cValue = ['r','y','g','b','r','y','g','b','r']   ax1.scatter(x,y,c=cValue,marker='s')   #设置图标   plt.legend('x1')   #显示所画的图   plt.show()  

结果：

（3）、线宽linewidths

[python]    view plain    copy  

 

 

 

#导入必要的模块   import numpy as np   import matplotlib.pyplot as plt   #产生测试数据   x = np.arange(1,10)   y = x   fig = plt.figure()   ax1 = fig.add_subplot(111)   #设置标题   ax1.set_title('Scatter Plot')   #设置X轴标签   plt.xlabel('X')   #设置Y轴标签   plt.ylabel('Y')   #画散点图   lValue = x   ax1.scatter(x,y,c='r',s= 100,linewidths=lValue,marker='o')   #设置图标   plt.legend('x1')   #显示所画的图   plt.show()  

 

                     注：  这就是scatter基本的用法。

查看更多关于Python中scatter函数参数详解的详细内容...