python散点函数 python散点图绘制函数

python的pilot与scatter区别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, hold=None, data=https://www.04ip.com/post/None, **kwargs)
根据x, y坐标,绘制散点;可更改点的颜色(c)、大?。╯)、形状(marker)等 , 参数已列出,
参考博客:Python中scatter函数参数详解
plot:(*args, **kwargs)
*args代表x, y的坐标 , 可为数值或数组;
**kwargs代表控制曲线的格式字符串,由颜色字符、风格字符和标记字符等属性组成,同一种属性只能给一个值,属性间可随意组合 。
参考博客:Matplotlib系列---pyplot的plot( )函数
区别:scatter绘制散点,plot绘制经过点的曲线 。
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=https://www.04ip.com/post/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!
彩色折线散点图python怎么指定数据一、导包
二、绘制简单折线
1、在利用pandas模块进行操作前,可以先引入这个模块,如下:
2、读取Excel文件的两种方式:
三、pandas操作Excel的行列
1、读取指定的单行 , 数据会存在列表里面
2、读取指定的多行,数据会存在嵌套的列表里面
3、读取指定的行列
4、读取指定的多行多列值
5、获取所有行的指定列
6、获取行号并打印输出
7、获取列名并打印输出
8、获取指定行数的值
四、pandas处理Excel数据成为字典
五、绘制简单折线图
六、绘制简单散点图
使用scatter绘制散点图并设置其样式
1、绘制单个点,使用函数scatter , 并向它传递x,y坐标,并可使用参数s指定点的大小
2、绘制一系列点,向scatter传递两个分别包含x值和y值的列表
3、设置坐标轴的取值范围:函数axis()要求提供四个值,x,y坐标轴的最大值和最小值
4、使用参数edgecolor在函数scatter中设置数据点的轮廓
5、向scatter传递参数c,指定要使用的颜色
6、使用颜色映射
7、自动保存图表:使用函数plt.savefig()
8、设置绘图窗口尺寸
9、实例程序
python--seaborn散点图在seaborn中python散点函数,绘制散点图python散点函数的函数有 scatterplot 和 relplot。

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