Python3绘制二维散点图及美化

"使用Python3的matplotlib库绘制二维点图及其相关操作，包括设置坐标范围、添加标题、命名坐标轴以及添加标注。" 在Python3中，`matplotlib` 是一个非常强大的数据可视化库，用于创建各种图表，如折线图、散点图、条形图等。在本示例中，我们主要关注如何使用matplotlib来绘制二维点图，并对图形进行一些基本的定制。 首先，我们导入`matplotlib.pyplot`模块，并用别名`plt`来引用它。`plt.plot()`函数用于绘制点图，其参数是x和y坐标列表，以及可选的标记样式。例如，`plt.plot([1,2,3],[4,5,6],'ro')`将绘制红色圆形('ro')的点，其中(1,4)、(2,5)和(3,6)分别为点的坐标。 `plt.show()`用于显示图形。在描述中提到，使用Python3的qt5后端，图形的显示效果会更好，且允许用户通过图形界面进行交互式调整。 为了定制坐标轴的范围，我们可以使用`plt.xlim()`和`plt.ylim()`函数。例如，`plt.xlim(xmax=7,xmin=0)`和`plt.ylim(ymax=7,ymin=0)`将x轴的范围设置为0到7，y轴的范围同样设置为0到7。 添加标题可以使用`plt.title()`函数，如`plt.title("I'm a scatter diagram.")`。 为坐标轴命名，我们可以使用`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`，分别设置x轴和y轴的标签，如`plt.xlabel("x")`和`plt.ylabel("y")`。 `plt.annotate()`函数用于添加文本标注，`xy`参数是标注点的坐标，`xytext`参数是文本的位置，`arrowprops`则用于设置箭头的属性。在示例中，`(3,6)`点被标注，箭头指向该点，文本位于(4,5)。 此外，`plt.subplot()`函数用于创建子图，例如`plt.subplot(221)`创建了一个2行2列的子图网格中的第一个子图。这使得在同一图形窗口内绘制多个图表成为可能。 通过这些基本操作，我们可以根据需求创建出复杂且具有专业视觉效果的二维点图，这对于数据分析和可视化报告是非常有用的。