plt.scatter 换色系
时间: 2024-08-12 17:03:03 浏览: 33
`plt.scatter`是matplotlib库中用于绘制散点图的函数。如果你想要改变默认的色系,可以使用`cmap`参数来指定颜色映射表。例如,如果你想使用"coolwarm"这种暖色调到冷色调的颜色映射,可以这样做:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
colors = np.random.rand(50) # 一些随机颜色值,作为点的颜色
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='coolwarm')
plt.colorbar() # 添加颜色条以便查看使用的颜色映射
plt.show()
```
在这个例子中,`cmap='coolwarm'`会应用给定的色度渐变。
如果你想自定义颜色,可以直接传递一个颜色列表或者整数列表,`plt.scatter`会按照列表的顺序分配颜色。
相关问题
plt.scatter ax.scatter
`plt.scatter` 和 `ax.scatter` 都是用于绘制散点图的 Matplotlib 方法,它们之间的主要区别在于使用的对象和用法。
`plt.scatter` 是 Matplotlib 的顶层函数之一,它可以在当前图形中绘制散点图。如果您只想绘制一个简单的散点图,那么 `plt.scatter` 是一个很好的选择。它的用法非常简单,只需要将 x 和 y 数据传递给它即可。例如:
```
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
plt.scatter(x, y)
plt.show()
```
`ax.scatter` 是在 Matplotlib 中 Axes 对象的方法,它允许您在特定的 Axes 对象中绘制散点图。如果您需要在一个图形中绘制多个子图,或者需要更精细地控制每个子图的属性,那么使用 `ax.scatter` 是更好的选择。例如:
```
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots()
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
ax.scatter(x, y)
plt.show()
```
在这个例子中,我们首先创建一个新的 Figure 对象和一个 Axes 对象,并将它们存储在 fig 和 ax 变量中。然后,我们使用 ax.scatter() 方法在 Axes 对象上绘制散点图。这使我们可以更好地控制每个子图的属性,例如轴标签、标题、背景颜色等。最后,我们使用 plt.show() 方法显示图形。
总的来说,`plt.scatter` 是一个更简单的方法,适用于绘制单个散点图,而 `ax.scatter` 更适合于需要更多控制和更复杂图形的情况。
plt.scatter ax.scatter 区别
`plt.scatter`和`ax.scatter`都是Matplotlib库中用于绘制散点图的函数,其中`plt.scatter`是面向过程的绘图方式,而`ax.scatter`是面向对象的绘图方式。
当使用`plt.scatter`函数时,需要先创建一个新的图形并使用`plt`命令来设置其属性,然后再使用`plt.scatter`函数来绘制散点图。而当使用`ax.scatter`函数时,需要先创建一个`Axes`对象并设置其属性,然后使用该对象的`scatter`方法来绘制散点图。
另外,使用`ax.scatter`函数还可以方便地在同一张图中绘制多个散点图,而使用`plt.scatter`函数则需要多次调用该函数来实现。