matplotlib绘制散点图详解（附代码）

目录

1、绘制单个点

2、scatter()绘制一系列点 

3、修改或删除轮廓颜色

4、修改点颜色

---

plot函数可以实现绘制折线图，scatter()函数可以绘制散点图。

---

1、绘制单个点

使用方法：向scatter()函数传递一对x和y坐标

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(2, 4, s=200)   # s表示点的尺寸

# 设置图表标题， 并给坐标轴加上标签
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)

# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)

plt.show()

运行结果： 

---

2、scatter()绘制一系列点 

要绘制一系列点，需要向scatter()传递两个分别包含x值和y值的列表：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = [1, 2, 3, 4, 5]
y_values = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.scatter(x_values, y_values, s=100)   # 指定线条宽度

# 设置图表标题， 并给坐标轴加上标签
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)

# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)

plt.show()

运行结果： 

---

3、修改或删除轮廓颜色

在调用scatter()时传递实参edgecolor=‘指定颜色’，即可修改轮廓颜色。如果设置为'none'，则表示删除轮廓颜色，即没有轮廓

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import matplotlib.pyplot as plt


x_values = list(range(1,5001))
y_values = [x**2 for x in x_values]
plt.scatter(x_values, y_values, s=50, edgecolors='red')   # 指定线条宽度


# 设置图表标题， 并给坐标轴加上标签
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)

# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)

plt.show()

运行结果（左图是颜色指定红色，右图颜色指定黑色）：

---

4、修改点颜色

在调用scatter()时传递实参c=‘指定颜色’，即可修改点颜色。

为c指定颜色有两种方式：（1）直接指定颜色英文，如红色-red，黄色-yellow等；（2）使用RGB颜色自定义颜色：将c设置为一个元组，其中包含三个0~1之间的小数值，分别代表红色、绿色和蓝色分量。如（0,0,08）则表示蓝色。

应用中，如果修改点颜色，则将edgecolor颜色删除（edgecolor='none'），这样能够使得颜色一致。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import matplotlib.pyplot as plt


x_values = list(range(1,5001))
y_values = [x**2 for x in x_values]
plt.scatter(x_values, y_values, s=50, c='yellow', edgecolors='none')   # 指定线条宽度


# 设置图表标题， 并给坐标轴加上标签
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)

# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)

plt.show()