數組 size () nbsp itl gravity log eight subplot

1、scatter函數原型

2、其中散點的形狀參數marker如下：

3、其中顏色參數c如下:

4、基本的使用方法如下：

[python] view plain copy
#導入必要的模塊
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#產生測試數據
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
#設置標題
ax1.set_title(‘Scatter Plot‘)
#設置X軸標簽
plt.xlabel(‘X‘)

#設置Y軸標簽
plt.ylabel(‘Y‘)

結果如下：

5、當scatter後面參數中數組的使用方法，如s，當s是同x大小的數組，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

[python] view plain copy
#導入必要的模塊
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#產生測試數據
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
#設置標題
ax1.set_title(‘Scatter Plot‘)

#設置X軸標簽
plt.xlabel(‘X‘)
#設置Y軸標簽
plt.ylabel(‘Y‘)
#畫散點圖
sValue = x*10
ax1.scatter(x,y,s=sValue,c=‘r‘,marker=‘x‘)
#設置圖標
plt.legend(‘x1‘)
#顯示所畫的圖
plt.show()

（2）、不同顏色

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#導入必要的模塊
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#產生測試數據
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(111)
#設置標題
ax1.set_title(‘Scatter Plot‘)
#設置X軸標簽
plt.xlabel(‘X‘)
#設置Y軸標簽
plt.ylabel(‘Y‘)
#畫散點圖
cValue = [‘r‘,‘y‘,‘g‘,‘b‘,‘r‘,‘y‘,‘g‘,‘b‘,‘r‘]
ax1.scatter(x,y,c=cValue,marker=‘s‘)
#設置圖標
plt.legend(‘x1‘)
#顯示所畫的圖
plt.show()
結果：

（3）、線寬linewidths

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#導入必要的模塊
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#產生測試數據
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
#設置標題
ax1.set_title(‘Scatter Plot‘)
#設置X軸標簽
plt.xlabel(‘X‘)
#設置Y軸標簽
plt.ylabel(‘Y‘)
#畫散點圖
lValue = x
ax1.scatter(x,y,c=‘r‘,s= 100,linewidths=lValue,marker=‘o‘)
#設置圖標
plt.legend(‘x1‘)
#顯示所畫的圖
plt.show()

註： 這就是scatter基本的用法。

---恢復內容結束---

1、scatter函數原型

2、其中散點的形狀參數marker如下：

3、其中顏色參數c如下:

4、基本的使用方法如下：

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#導入必要的模塊
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#產生測試數據
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
#設置標題
ax1.set_title(‘Scatter Plot‘)
#設置X軸標簽
plt.xlabel(‘X‘)
#設置Y軸標簽
plt.ylabel(‘Y‘)

結果如下：

5、當scatter後面參數中數組的使用方法，如s，當s是同x大小的數組，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

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#導入必要的模塊
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#產生測試數據
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
#設置標題
ax1.set_title(‘Scatter Plot‘)
#設置X軸標簽
plt.xlabel(‘X‘)
#設置Y軸標簽
plt.ylabel(‘Y‘)
#畫散點圖
sValue = x*10
ax1.scatter(x,y,s=sValue,c=‘r‘,marker=‘x‘)
#設置圖標
plt.legend(‘x1‘)
#顯示所畫的圖
plt.show()

（2）、不同顏色

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#導入必要的模塊
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#產生測試數據
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
#設置標題
ax1.set_title(‘Scatter Plot‘)
#設置X軸標簽
plt.xlabel(‘X‘)
#設置Y軸標簽
plt.ylabel(‘Y‘)
#畫散點圖
cValue = [‘r‘,‘y‘,‘g‘,‘b‘,‘r‘,‘y‘,‘g‘,‘b‘,‘r‘]
ax1.scatter(x,y,c=cValue,marker=‘s‘)
#設置圖標
plt.legend(‘x1‘)
#顯示所畫的圖
plt.show()
結果：

（3）、線寬linewidths

[python] view plain copy
#導入必要的模塊
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#產生測試數據
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
#設置標題
ax1.set_title(‘Scatter Plot‘)
#設置X軸標簽
plt.xlabel(‘X‘)
#設置Y軸標簽
plt.ylabel(‘Y‘)
#畫散點圖
lValue = x
ax1.scatter(x,y,c=‘r‘,s= 100,linewidths=lValue,marker=‘o‘)
#設置圖標
plt.legend(‘x1‘)
#顯示所畫的圖
plt.show()

註： 這就是scatter基本的用法。

Python編程，scatter函數的參數的作用：