python画函数散点图 如何用python画散点图

python数据可视化--matplotlib绘制散点图

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s:

sizepython画函数散点图的缩写python画函数散点图，设置散点python画函数散点图的大小。若是给定一个数值，则所有点的大小一致；若是给定一个数组，则每个点的大小不同。

c:

color的缩写，设置散点的颜色。若只有一个值，则所有的点设置为同一个颜色，若给定一个颜色数组，则不同的点可以设置成不同的颜色，若给定浮点数的数组，则映射到相应的颜色。

marker:

用于设置散点的标记，用法与折线图的marker参数一对称，具体参考《python数据可视化--matplotlib绘制折线图(2)》对marker的详细介绍。

cmap:

表示数据点的颜色映射表，仅当参数c为浮点数的数组时才可用。cmap需要花很大的篇幅进行介绍，往后再详细讲解，在此先按下不表。

norm:

表示数据的亮度，取值范围在0~1，只有c是一个浮点数的数组的时候才使用。

alpha:

表示数据的透明度，取值范围在0~1。

linewidths:表示数据点边缘的宽度。

edgecolors:表示数据点边缘的颜色。

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颜色映射是一系列颜色，从起始颜色渐变到结束颜色，可用于突出数据的规律

例如，交钱的颜色显示较小的值，较深的颜色显示较大的值

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python 绘制三维图形、三维数据散点图

1. 绘制3D曲面图

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig=plt.figure()

ax=Axes3D(fig)

x=np.arange(-4,4,0.25)

y=np.arange(-4,4,0.25)

x,y=np.meshgrid(x,y)

r=np.sqrt(x**2, y**2)

z=np.sin（r）

//绘面函数

ax.plot_surface（x,y,z,rstride=1,cstride=1,cmap=“rainbow”

plt.show（）

2.绘制三维python画函数散点图的散点图（表述一些数据点分布）

4a.mat数据地址：http blog.csdn.net/eddy_zhang/article/details/50496164

from matplotlib import pyplot as plt

import scipy.io as sio

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

matl=‘4a.mat’

data=sio.loadmat（matl）

m=data[‘data’]

x,y,z=m[0],m[1],m[2]

//创建一个绘图工程

ax=plt.subplot（111,project=‘3D’）

//将数据点分成三部分画python画函数散点图，在颜色上有区分度

ax.scatter（x[：1000], y[：1000], z[：1000],c=‘y’ ）//绘制数据点

ax.scatter（x[1000：4000], y[1000：4000], z[1000：4000],c=‘r’ ）//绘制数据点

ax.scatter（x[4000：], y[4000：], z[4000：],c=‘g’ ）//绘制数据点

ax.set_zlable（‘z’）//坐标轴

ax.set_ylable（‘y’）//坐标轴

ax.set_xlable（‘x’）

plt.show（）

Python实现彩色散点图绘制（利用色带对散点图进行颜色渲染）

接受自己的普通，然后全力以赴的出众，告诉自己要努力，但不要着急....

当然， 这个结果并不是我真正想要的，Pass, 太丑了！

好吧，安排，我们先看下实现后的效果！

这个效果自然就比之前的好多了！

实现python散点图绘制需要用到matplotlib库， matplotlib库是专门用于可视化绘图的工具库；学习一个新的库当然看官方文档了：

实现思路：

matplotlib.pyplot.scatter() 函数是专门绘制散点图的函数：

matplotlib.pyplot.scatter ( x, y , s=None , c=None , marker=None , cmap=None , norm=None , vmin=None , vmax=None , alpha=None , linewidths=None , verts=None , edgecolors=None , ***, data=None , ** kwargs ) **

plt.scatter(observation, estimate, c=Z1, cmap=colormap, marker=".", s=marker_size, norm=colors.LogNorm(vmin=Z1.min(), vmax=0.5 * Z1.max()))

其中：

1、c参数为计算的散点密度；

2、cmap为色带（matplotlib里面自带了很多色带可供选择）,参见：

3、由于计算的散点密度数值大小分散，因此利用norm参数对散点密度Z1进行归一化处理(归一化方式很多，参见colors类)，并给归一化方式设置色带刻度的最大最小值vmin和vmax(一般这两个参数就是指定散点密度的最小值和最大值)，这样就建立起了密度与色带的映射关系。

（这里的结果与前面展示的相比改变了计算散点密度的半径：radius = 3以及绘制散点图的散点大小marksize）

作者能力水平有限，欢迎各位批评指正！

python--seaborn散点图

在seaborn中，绘制散点图的函数有 scatterplot 和 relplot 。

seaborn 绘制散点图最简单的方式是使用 scatterplot 方法，指定 data 参数和 x 和 y 参数。

添加 hue 参数，设置点的分组颜色。

添加 style 参数，设置点的分组样式。

添加 size 参数，设置点的分组大小。

hue , style , size 参数可以同时设置多个。

分面散点图用 relplot 方法绘制，需要设置 kind="scatter" ，然后使用 col , row 参数分面。

python怎么画一维散点图？小白求解！散点图怎么画啊？

基本代码如下：

这里使用numpy包的random函数随机生成1000组数据，然后通过scatter函数绘制了散点图。

重点其实在于scatter函数。

x,y 形如shape(n,)的数组，可选值，

s 点的大小（也就是面积）默认20

c 点的颜色或颜色序列，默认蓝色。其它如c = 'r' (red); c = 'g' (green); c = 'k' (black) ; c = 'y'(yellow)

marker 形状，可选值，默认是圆

如果需要其他的，可搜索matplotlib的官网，在官网中搜索markers，选择第一个结果。

alpha：标量，可选，默认值：无， 0（透明）和1（不透明）之间的alpha混合值

示例alpha = 0.5

edgecolors，顾名思义，边缘颜色或颜色序列，可选值，默认值：None

python画函数散点图的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于如何用python画散点图、python画函数散点图的信息别忘了在本站进行查找喔。