Python数据可视化第 10 讲：matplotlib散点图绘制函数scatter

客官°小女子只卖身不卖艺 2023-02-14 02:40 53阅读 0赞

### 1. scatter 函数介绍 ###

scatter 函数用于绘制散点图，调用形式如下：

scatter(x, y, s, c， **kwargs)
    scatter(x, **kwargs)
    scatter(x)

#### 参数说明： ####

*  x, y：标量或数组，必须参数，用于标定散点的坐标(x, y)。
 *  s：标量或数组，可选参数，用于设置散点的大小。
 *  c：颜色序列，可选参数，用于设置散点的颜色。
 *  marker：散点样式，可选参数。
 *  kwargs：其它可选参数，用于设置一些辅助特性。

### 2. scatter 函数绘图示例 ###

#### 2.1 绘制一个简单的散点图 ####

绘制一个简单的散点图，完整代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
    
    # step1：准备画图的数据
    x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
    y = [1, 4, 9, 34, 11, 3, 19]
    
    # step2：手动创建一个figure对象，相当于一个空白的画布
    fig = plt.figure()
    # step3：在画布上添加1个子块，标定绘图位置
    ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    # step4: 绘图
    ax1.scatter(x, y, marker='o')
    ax1.set_title('A simple scatter example')
    # 展示
    plt.show()

上面代码的运行结果：

![20200531155646681.png][]

#### 2.2 绘制一个彩色的散点图 ####

绘制一个彩色的散点图，完整代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    # step1：准备画图的数据
    rx, ry = 3., 1.
    area = rx * ry * np.pi
    theta = np.arange(0, 2 * np.pi + 0.01, 0.1)
    verts = np.column_stack([rx / area * np.cos(theta), ry / area * np.sin(theta)])
    x, y, s, c = np.random.rand(4, 30)
    s *= 10 ** 2.
    
    # step2：手动创建一个figure对象，相当于一个空白的画布
    fig = plt.figure()
    # step3：在画布上添加1个子块，标定绘图位置
    ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    # step4: 绘图
    ax1.scatter(x, y, s, c, marker=verts)
    
    # 展示
    plt.show()

上面代码的运行结果：

![2020053116003559.png][]

#### 2.3 绘制半径变化的散点图 ####

通过随机数控制散点的颜色和半径，绘制散点图，完整如下：

import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    # step1：准备画图的数据
    N = 50
    x = np.random.rand(N)
    y = np.random.rand(N)
    colors = np.random.rand(N)
    area = (30 * np.random.rand(N)) ** 2  # 半径在0～15之间随机变化
    
    # step2：手动创建一个figure对象，相当于一个空白的画布
    fig = plt.figure()
    # step3：在画布上添加1个子块，标定绘图位置
    ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1)  
    # step4: 绘图
    ax1.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5)
    
    # 展示
    plt.show()

上面代码的运行结果：

![20200531160510789.png][]

#### 2.4 绘制复合散点图 ####

在一个坐标系内绘制两种散点图，并添加一条线去标记两种散点的分割线，完整代码示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    # step1：准备画图的数据
    np.random.seed(19680801)
    N = 100
    r0 = 0.6
    x = 0.9 * np.random.rand(N)
    y = 0.9 * np.random.rand(N)
    area = (20 * np.random.rand(N)) ** 2  # 0 to 10 point radii
    c = np.sqrt(area)
    r = np.sqrt(x ** 2 + y ** 2)
    area1 = np.ma.masked_where(r < r0, area)
    area2 = np.ma.masked_where(r >= r0, area)
    
    # step2：手动创建一个figure对象，相当于一个空白的画布
    fig = plt.figure()
    # step3：在画布上添加1个子块，标定绘图位置
    ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    # step4: 绘图散点图
    ax1.scatter(x, y, s=area1, marker='^', c=c)
    ax1.scatter(x, y, s=area2, marker='o', c=c)
    
    # 绘制线条，显示区域之间的边界
    theta = np.arange(0, np.pi / 2, 0.01)
    plt.plot(r0 * np.cos(theta), r0 * np.sin(theta))
    
    # 展示
    plt.show()

上面代码的运行结果：

![20200531160944831.png][]

[20200531155646681.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200531155646681.png
[2020053116003559.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/2020053116003559.png
[20200531160510789.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200531160510789.png
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