數字的可視化：python畫圖之散點圖sactter函數詳解

最近開始學習python編程，遇到scatter函數，感覺里面的參數不知道什么意思于是查資料,最后總結如下：

1、scatter函數原型

2、其中散點的形狀參數marker如下：

3、其中顏色參數c如下:

4、基本的使用方法如下：

#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
    ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')
    #設置圖標
    plt.legend('x1')
    #顯示所畫的圖
    plt.show()

結果如下：

5、當scatter后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

#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

#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

#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()

注：  這就是scatter基本的用法。