Python Matplotlib 散点图教程:从基础到进阶
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更新于2024-08-05
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"python Matplotlib 散点图1"
在Python的数据可视化领域,Matplotlib库是一个常用且强大的工具,本篇将深入探讨如何使用它来创建散点图。散点图是一种用于展示两个变量之间关系或数据分布的图形,尤其适用于观察数据的相关性和分组情况。在Matplotlib库中,`scatter()`函数是用于绘制散点图的关键。
首先,最基本的散点图绘制只需两步:导入必要的库和调用`scatter()`函数。例如,下面的代码将绘制一个简单的散点图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(2, 4)
plt.show()
```
这段代码会在坐标轴上绘制一个位于(2, 4)的点。然而,在实际应用中,我们通常会处理更复杂的数据集。例如,我们可能希望根据数据值的大小用不同的颜色表示点,或者在大量数据中突出某些特定的点。为此,`scatter()`函数允许我们传递更多的参数,如颜色、大小、形状等。以下是一个更复杂的例子:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 假设我们有两组数据x和y
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([4, 3, 2, 1])
# 使用不同颜色和大小表示数据
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
sizes = [100, 200, 300, 400]
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes)
plt.show()
```
在这个例子中,我们不仅绘制了多个点,还通过`c`参数设置了点的颜色,并通过`s`参数设置了点的大小。这样,我们可以根据数据的属性进行视觉上的区分。
此外,为了在图表中添加中文标题和标签,我们需要处理字体问题,特别是在Windows系统中。这里使用了`FontProperties`来指定中文字体:
```python
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\simhei.ttf", size=14)
plt.title(u'散点图示例', FontProperties=font)
```
这确保了图表的标题能正确显示中文字符。
在实际的数据分析中,散点图还有许多高级用法,例如:
1. **颜色映射(Color Mapping)**:可以使用颜色映射来表示第三个变量,比如数据的密度或强度。通过`cmap`参数可以指定颜色映射图。
2. **透明度控制(Alpha Blending)**:通过`alpha`参数调整点的透明度,可以更好地展示数据的堆积情况。
3. **标记文本(Text Annotation)**:在点上添加文本注释,可以使用`annotate()`函数。
4. **自定义符号(Custom Markers)**:除了默认的圆形点,还可以选择其他形状的标记,如星形、三角形等。
5. **数据点的大小比例(Size Scaling)**:通过调整`s`参数的值,可以按比例改变点的大小,反映数据的另一个维度。
6. **图例(Legend)**:使用`legend()`函数添加图例,解释不同颜色或形状的意义。
7. **坐标轴限制(Axis Limits)**:通过`xlim()`和`ylim()`函数设定坐标轴的显示范围。
8. **网格线(Grids)**:使用`grid()`函数添加网格线,帮助观察数据的分布。
掌握这些技巧后,你就可以利用Matplotlib的散点图功能进行复杂的数据可视化,有效地展示和理解数据之间的关系。记得在实际应用中根据数据特性和需求灵活运用这些方法,以达到最佳的可视化效果。
2020-09-20 上传
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