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scatter_chart.md

File metadata and controls

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如何绘制折线图

本章节主要介绍如何使用matplotlib绘制柱状图。 故首先要引用依赖库如下:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

如果还未安装上述库,可以通过以下安装指令安装:

pip install matplotlib

首先让我们输入统计数据:

N = 10 # 样本的数量
x = np.random.rand(N) #类别1的样本横坐标
y = np.random.rand(N)  #类别1的样本纵坐标
x2 = np.random.rand(N) #类别2的样本横坐标
y2 = np.random.rand(N) #类别2的样本纵坐标
x3 = np.random.rand(N) #类别3的样本横坐标
y3 = np.random.rand(N) #类别3的样本纵坐标
  • N表示样本数量
  • x,y表示第一组散点图的横、纵坐标数值
  • x2,y2表示第二组散点图的横、纵坐标数值
  • x2,y2表示第三组散点图的横、纵坐标数值

接下来,使用随机值控制样本点的大小:

area = np.random.rand(N) * 1000 #控制样本的点大小

接下来,直接使用以下代码进行散点图绘制:

ax = plt.subplot() #创建画布
ax.scatter(x, y, s=area, alpha=0.5) #绘制类别1的样本
ax.scatter(x2, y2, s=area, c='green', alpha=0.6) #绘制类别1的样本,修改点的颜色
ax.scatter(x3, y3, s=area, c=area, marker='v', cmap='Reds', alpha=0.7)  # 更换标记样式,另一种颜色的样式

在这里笔者解释一下每个选项的含义:

  • xy是相应的横坐标和纵坐标

  • s用于设置样本大小

  • c 用于设置颜色,默认蓝色’b’,其他可选例如'green'表示绿色

  • alpha 用于设置透明度,介于0-1之间,1不透明,0透明

  • camp 是色彩盘,可以使用默认的也可以使用自定义的,它实际上就是一个 三列的矩阵(或者说,shape 为 [N, 3]的 array )

  • marker 用于设置标记样式

    具体如下

    说明
    'o' 圆圈
    '+' 加号
    '*' 星号
    '.'
    'x' 叉号
    'square''s' 方形
    'diamond''d' 菱形
    '^' 上三角
    'v' 下三角
    '>' 右三角
    '<' 左三角
    'pentagram''p' 五角星(五角形)
    'hexagram''h' 六角星(六角形)
    'none' 无标记

最后,设置图形的标签,即可显示出相应的折线图

ax.set(title="This is a tutorial of scatter diagram")
plt.show()