plt.scatter的绘图效果
时间: 2023-10-30 19:01:14 浏览: 17
plt.scatter是用于绘制散点图的函数,可以用来可视化两个变量之间的关系。它的绘图效果如下图所示:
![scatter_plot](https://matplotlib.org/3.1.1/_images/sphx_glr_scatter_001.png)
其中,每个点代表一个数据样本,点的位置由它们在两个变量上的取值决定。散点图的横轴和纵轴通常代表两个不同的连续变量,如年龄和收入、体重和身高等等。点的形状、颜色和大小可以用来表示其他的变量,如分类信息或数值大小。散点图可以帮助我们发现两个变量之间的线性或非线性关系,并且可以用来检测异常值和群集。
相关问题
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。
plt.scatter和plt.plot
plt.scatter和plt.plot都是matplotlib库中常用的绘图函数。它们可以用来创建基本的散点图和折线图。
plt.scatter函数用于绘制散点图, 它的基本语法是:
```
plt.scatter(x, y, c=None, s=None, marker=None, cmap=None, alpha=None)
```
其中,x和y是数据点的x坐标和y坐标,c可以指定数据点的颜色,s可以指定数据点的大小,marker可以指定数据点的形状,cmap可以指定颜色映射,alpha指定透明度。
plt.plot函数用于绘制折线图,它的基本语法是:
```
plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)
```
其中,x和y是数据点的x坐标和y坐标,format_string是控制线条颜色、线型和标记样式的字符串参数。
两者的区别在于:
- plt.scatter绘制的是离散的数据点,每个数据点可以有不同的颜色、大小和形状,适用于展示离散数据的分布情况。
- plt.plot绘制的是连续的数据曲线,通过连接各个数据点来形成一条曲线,适用于展示数据随变量变化的趋势。
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