2. 程式人生 > >python畫圖之散點圖sactter函式詳解，基本雜湊點繪製

python畫圖之散點圖sactter函式詳解，基本雜湊點繪製

阿新 • • 發佈：2019-01-08

原文地址：http://blog.csdn.net/u013634684/article/details/49646311

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/19848269

http://blog.csdn.net/dataningwei/article/details/53619534

最近開始學習Python程式設計，遇到scatter函式，感覺裡面的引數不知道什麼意思於是查資料,最後總結如下：

1、scatter函式原型

2、其中散點的形狀引數marker如下：

3、其中顏色引數c如下:

4、基本的使用方法如下：

  1. #匯入必要的模組
  2. import numpy as np  
  3. import matplotlib.pyplot as plt  
  4. #產生測試資料
  5. x = np.arange(1,10)  
  6. y = x  
  7. fig = plt.figure()  
  8. ax1 = fig.add_subplot(111)  
  9. #設定標題
  10. ax1.set_title('Scatter Plot')  
  11. #設定X軸標籤
  12. plt.xlabel('X')  
  13. #設定Y軸標籤
  14. plt.ylabel('Y')  
  15. #畫散點圖
  16. ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')  
  17. #設定圖示
  18. plt.legend('x1')  
  19. #顯示所畫的圖
  20. plt.show()  

結果如下：

5、當scatter後面引數中陣列的使用方法，如s，當s是同x大小的陣列，表示x中的每個點對應s中一個大小，其他如c，等用法一樣，如下：

（1）、不同大小

  1. #匯入必要的模組
  2. import numpy as np  
  3. import matplotlib.pyplot as plt  
  4. #產生測試資料
  5. x = np.arange(1,10)  
  6. y = x  
  7. fig = plt.figure()  
  8. ax1 = fig.add_subplot(111)  
  9. #設定標題
  10. ax1.set_title('Scatter Plot')  
  11. #設定X軸標籤
  12. plt.xlabel('X'
    )  
  13. #設定Y軸標籤
  14. plt.ylabel('Y')  
  15. #畫散點圖
  16. sValue = x*10
  17. ax1.scatter(x,y,s=sValue,c='r',marker='x')  
  18. #設定圖示
  19. plt.legend('x1')  
  20. #顯示所畫的圖
  21. plt.show()  

（2）、不同顏色

  1. #匯入必要的模組
  2. import numpy as np  
  3. import matplotlib.pyplot as plt  
  4. #產生測試資料
  5. x = np.arange(1,10)  
  6. y = x  
  7. fig = plt.figure()  
  8. ax1 = fig.add_subplot(111)  
  9. #設定標題
  10. ax1.set_title('Scatter Plot')  
  11. #設定X軸標籤
  12. plt.xlabel('X')  
  13. #設定Y軸標籤
  14. plt.ylabel('Y')  
  15. #畫散點圖
  16. cValue = ['r','y','g','b','r','y','g','b','r']  
  17. ax1.scatter(x,y,c=cValue,marker='s')  
  18. #設定圖示
  19. plt.legend('x1')  
  20. #顯示所畫的圖
  21. plt.show()  

結果：

（3）、線寬linewidths

  1. #匯入必要的模組
  2. import numpy as np  
  3. import matplotlib.pyplot as plt  
  4. #產生測試資料
  5. x = np.arange(1,10)  
  6. y = x  
  7. fig = plt.figure()  
  8. ax1 = fig.add_subplot(111)  
  9. #設定標題
  10. ax1.set_title('Scatter Plot')  
  11. #設定X軸標籤
  12. plt.xlabel('X')  
  13. #設定Y軸標籤
  14. plt.ylabel('Y')  
  15. #畫散點圖
  16. lValue = x  
  17. ax1.scatter(x,y,c='r',s= 100,linewidths=lValue,marker='o')  
  18. #設定圖示
  19. plt.legend('x1')  
  20. #顯示所畫的圖
  21. plt.show()  

                     注：  這就是scatter基本的用法。

Python 中常用畫圖工具matplotlib.pyplot工具使用實驗。

程式碼：

[python] view plain copy  print?
  1. from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs  
  2. import matplotlib.pyplot as plt  
  3. X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, n_features=2,random_state=0)  
  4. y=y+1;  
  5. # label
  6. plt.figure(1)  
  7. ax=plt.subplot(121)  
  8. plt.scatter(X[:,0],X[:,1])  
  9. ax.set_title('No lable')  
  10. ax=plt.subplot(122)  
  11. plt.scatter(X[:,0],X[:,1],y*30,y*30)  
  12. ax.set_title('Have lable')  
  13. #
  14. plt.figure(2)  
  15. ax=plt.subplot(111)  
  16. id=(y==1)  
  17. plt.scatter(X[id,0],X[id,1],s=20,color='b')  
  18. id=(y==2)  
  19. plt.scatter(X[id,0],X[id,1],s=50,color='r')  
  20. id=(y==3)  
  21. plt.scatter(X[id,0],X[id,1],s=70,color='g')  
  22. plt.show()  

顯示結果：

fiugre1


figure2

用matplotlib的scatter繪製散點圖，legend和matlab中稍有不同，詳見程式碼。

  1. x = rand(50,30)  
  2. from numpy import *  
  3. import matplotlib  
  4. import matplotlib.pyplot as plt  
  5. #basic
  6. f1 = plt.figure(1)  
  7. plt.subplot(211)  
  8. plt.scatter(x[:,1],x[:,0])  
  9. # with label
  10. plt.subplot(212)  
  11. label = list(ones(20))+list(2*ones(15))+list(3*ones(15))  
  12. label = array(label)  
  13. plt.scatter(x[:,1],x[:,0],15.0*label,15.0*label)  
  14. # with legend
  15. f2 = plt.figure(2)  
  16. idx_1 = find(label==1)  
  17. p1 = plt.scatter(x[idx_1,1], x[idx_1,0], marker = 'x', color = 'm', label='1', s = 

    相關推薦

    python畫圖之散點圖sactter函式詳解，基本雜湊點繪製

    原文地址：http://blog.csdn.net/u013634684/article/details/49646311 http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/19848269 http://blog.csdn.

    【數字的視覺化：python畫圖之散點圖sactter函式詳解】

    最近開始學習python程式設計，遇到scatter函式，感覺裡面的引數不知道什麼意思於是查資料,最後總結如下： 1、scatter函式原型 2、其中散點的形狀引數marker如下： 3、其中顏色引數c如下: 4、基本的使用方法如下： #匯入必要的模組 import

    數字的可視化：python畫圖之散點圖sactter函數詳解

    使用方法 顏色 inf num 測試 基本 mark 編程 div 最近開始學習python編程，遇到scatter函數，感覺裏面的參數不知道什麽意思於是查資料,最後總結如下： 1、scatter函數原型 2、其中散點的形狀參數marker如下： 3、其中

    Android NDK——必知必會之JNI的C++操作函式詳解和小結（三）

    引言 上一篇講解了一些關於JNI和NDK的必知必會的理論知識和機制，由於篇幅問題把關於JNI的重要的函式放到這篇，具體使用留到下一篇，此係列文章基連結： 一、JNI中的函式概述 在JNI層我們基本上都是通過env指標來呼叫jni.h標頭檔案裡定義的函式，JNI

    C++繼承詳解之二——派生類成員函式詳解（函式隱藏、建構函式與相容覆蓋規則）

    　　在這一篇文章開始之前，我先解決一個問題。 　　在上一篇C++繼承詳解之一——初探繼承中，我提到了在派生類中可以定義一個與基類成員函式同名的函式，這樣派生類中的函式就會覆蓋掉基類的成員函式。 　　在譚浩強的C++程式設計這本書第十一章，351頁最下面有這麼

    Python基礎學習資料（語法、函式詳解）

    目錄 目錄 1 常用函式 5 input() 5 int() 6 len() 7 list() 與tuple相對 8 tuple() 與list相對 9 sum() 10 max() 11 min() 12 print() 13 range() 14 set() 15 sorted() 16

    ZigBee學習之繫結表管理函式詳解——ZStack API解讀

    應用支援子層（APS）  應用支援子層提供如下管理功能：  · 邦定表管理  · 組表管理  · 快速地址查詢  除了管理功能外，APS還提供資料服務，只是應用不能訪問資料服務。應用需要通過AF資料介面AF_DataRequest()來發送資料。如果要使用邦定表函式需要包含BindingTable.h標頭檔案

    Oracle數據庫之體系結構詳解，基本操作管理及客戶端遠程連接

    plus down 緩沖區 擴展名 應用 提交 normal 系統 等待 上一篇文章《Oracle Database 12c安裝》講解了如何安裝oracle數據庫，這篇文章繼續講解數據庫的體系結構，基本操作管理及客戶端遠程連接Oracle的體系結構 Oracle數據庫由兩部

    Mysql高手系列 - 第10篇：常用的幾十個函式詳解，收藏慢慢看

    這是Mysql系列第10篇。 環境：mysql5.7.25，cmd命令中進行演示。 MySQL 數值型函式 函式名稱 作 用 abs 求絕對值 sqrt 求二次方根 mod 求餘數 ceil 和 ceiling 兩個函式功能相同，都是返回不小於引數的最小整數，即向上取整 floo

    python學習之五(map,filter,reduce函式的使用)

    map函式 我們首先使用原始的方法定義幾個功能函式來實現數字的加，減，平方運算。程式碼如下所示： def add(x): return x+1 def reduce(x): return x-1 def pf(x): return x**2 num_1=[1,2

    python學習之-類的內建函式

    內建方法：__str__（該方法必須返回字串型別),在對像被列印時自動觸發,然後將該方法的返回值當做列印結果輸出） class People: def __init__(self,name,age): self.name=name self.age=age def _

    Python模組之os：作業系統介面函式

    os模組是與作業系統互動的一個介面 複製程式碼 ''' os.getcwd() 獲取當前工作目錄，即當前python指令碼工作的目錄路徑 os.chdir("dirname") 改變當前指令碼工作目錄；相當於shell下cd os.curdir 返回當前目錄: ('.') os.pardir 獲取當前目錄的父

    Python之print函式詳解

    輸出的 print 函式總結： 1. 字串和數值型別 可以直接輸出 >>> print(1) 1 >>> print("Hello World") Hello World 2.變數無論什麼型別，數值，布林，列表，字典...都可以直接輸出

    Python畫圖初體驗----曲面圖和等高線圖

    import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = pl

    04 python之函式詳解

    一、函式初識 函式的產生：函式就是封裝一個功能的程式碼片段。 li = ['spring', 'summer', 'autumn', 'winter'] def function(): count = 0 for j in li: count += 1 print(c

    MySQL---筆記之視圖的使用詳解

    參考 utf undefine warning 通過 nec copy fine 裏的 什麽是視圖 視圖是從一個或多個表中導出來的表，是一種虛擬存在的表。 視圖就像一個窗口，通過這個窗口可以看到系統專門提供的數據。 這樣，用戶可以不用看到整個數據庫中的數據，而之關心

    Python爬蟲從入門到放棄（十三）之 Scrapy框架的命令行詳解

    directory xpath idf 成了 spider i386 名稱 4.2 不同的 這篇文章主要是對的scrapy命令行使用的一個介紹 創建爬蟲項目 scrapy startproject 項目名例子如下： localhost:spider zhaofan$ sc

    Python之Metaclass詳解，Python之元類

    turned 除了 方法 寫法 找到 類對象 global 所在 code 本人Java程序員一枚，這幾天閑來無事就自學了下Python，學到Metaclass感覺有點迷惑，就在網上查相關資料，在棧溢出(stackoverflow)網站上看到一個關於metaclass的回答

    三十五、python學習之Flask框架(七)資料庫:Flask對資料庫的基本操作、常見關係模板、資料庫遷移、綜合案例:圖書管理

    補充:   使用SQL_Alchemy定義一個模型類,不可以不指定primary_key=True建立表. 一、資料庫基本操作 1. 資料庫的基本操作(CRUD): 在Flask-SQLAlchemy中，插入、修改、刪除操作，均由資料庫會話管理。

    演算法導論 第十一章：散列表 筆記（直接定址表、散列表、通過連結法解決碰撞、雜湊函式、開放定址法、完全雜湊）

    前面討論的各種資料結構中，記錄在各種結構中的相對位置是隨機的，和在記錄的關鍵字之間不存在有確定的關係，因此在查詢記錄是需要進行一系列和關鍵字的比較。而理想的情況是不希望進行任何的比較，一次存取便能得到所查記錄。那就必須在記錄的儲存位置和它的關鍵字之間建立一種確定的關係f，使每個關鍵字和結構中有一