散點圖
創(chuàng)建散點圖
使用 Pyplot，您可以使用 scatter() 函數(shù)來繪制散點圖。
scatter() 函數(shù)為每個觀測值繪制一個點。它需要兩個長度相同的數(shù)組，一個用于 x 軸的值，另一個用于 y 軸的值：
實例
一個簡單的散點圖：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]) y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]) plt.scatter(x, y) plt.show()運行實例 ?
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結果：
上例中的觀測值是 13 輛汽車經(jīng)過的結果。
X 軸顯示了汽車的車齡。
Y 軸顯示了汽車經(jīng)過時的速度。
這些觀測值之間是否存在關系？
看起來車越新，開得越快，但這可能只是巧合，畢竟我們只記錄了 13 輛汽車。
比較圖表
在上面的例子中，速度和年齡之間似乎存在某種關系，但如果我們再將另一天的觀測值也繪制出來會如何呢？散點圖會告訴我們其他信息嗎？
實例
在同一張圖上繪制兩個圖表：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 第一天，13 輛汽車的車齡和速度： x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]) y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]) plt.scatter(x, y) # 第二天，15 輛汽車的車齡和速度： x = np.array([2,2,8,1,15,8,12,9,7,3,11,4,7,14,12]) y = np.array([100,105,84,105,90,99,90,95,94,100,79,112,91,80,85]) plt.scatter(x, y) plt.show()運行實例 ?
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結果：
注意：兩個圖表使用兩種不同的顏色繪制，默認是藍色和橙色，稍后在本章中您將學習如何更改顏色。
通過比較這兩個圖表，我認為可以安全地說它們都給出了相同的結論：汽車越新，開得越快。
顏色
您可以使用 color 或 c 參數(shù)為每個散點圖設置自己的顏色：
實例
設置標記點的顏色：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]) y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]) plt.scatter(x, y, color = 'hotpink') x = np.array([2,2,8,1,15,8,12,9,7,3,11,4,7,14,12]) y = np.array([100,105,84,105,90,99,90,95,94,100,79,112,91,80,85]) plt.scatter(x, y, color = '#88c999') plt.show()運行實例 ?
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結果：
為每個點著色
您甚至可以使用顏色數(shù)組作為 c 參數(shù)的值來為每個點設置特定顏色：
注意：您不能為此使用 color 參數(shù)，只能使用 c 參數(shù)。
實例
設置標記點的顏色：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]) y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]) colors = np.array(["red","green","blue","yellow","pink","black","orange","purple","beige","brown","gray","cyan","magenta"]) plt.scatter(x, y, c=colors) plt.show()運行實例 ?
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結果：
彩色映射
Matplotlib 模塊提供了許多可用的彩色映射。
彩色映射就像顏色列表，其中每種顏色都有一個從 0 到 100 的值。
以下是一個彩色映射的例子：
這個彩色映射稱為 'viridis'，如您所見，它從 0（紫色）開始，一直到 100（黃色）。
如何使用彩色映射
您可以使用關鍵字參數(shù) cmap 和彩色映射的值來指定彩色映射，在這種情況下，'viridis' 是 Matplotlib 中可用的內置彩色映射之一。
此外，您必須創(chuàng)建一個數(shù)組，其中包含值（從 0 到 100），每個散點圖中的點一個值：
實例
創(chuàng)建顏色數(shù)組，并在散點圖中指定彩色映射：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]) y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]) colors = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 45, 50, 55, 60, 70, 80, 90, 100]) plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis') plt.show()運行實例 ?
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結果：
您可以通過包含 plt.colorbar() 語句來在繪圖中包含彩色映射：
實例
包含實際的彩色映射：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]) y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]) colors = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 45, 50, 55, 60, 70, 80, 90, 100]) plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis') plt.colorbar() plt.show()運行實例 ?
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結果：
可用的彩色映射
您可以選擇任意內置彩色映射：
| 名稱 | 試一試 | 反轉 | 試一試 |
|---|---|---|---|
| Accent | 試一試 | Accent_r | 試一試 |
| Blues | 試一試 | Blues_r | 試一試 |
| BrBG | 試一試 | BrBG_r | 試一試 |
| BuGn | 試一試 | BuGn_r | 試一試 |
| BuPu | 試一試 | BuPu_r | 試一試 |
| CMRmap | 試一試 | CMRmap_r | 試一試 |
| Dark2 | 試一試 | Dark2_r | 試一試 |
| GnBu | 試一試 | GnBu_r | 試一試 |
| Greens | 試一試 | Greens_r | 試一試 |
| Greys | 試一試 | Greys_r | 試一試 |
| OrRd | 試一試 | OrRd_r | 試一試 |
| Oranges | 試一試 | Oranges_r | 試一試 |
| PRGn | 試一試 | PRGn_r | 試一試 |
| Paired | 試一試 | Paired_r | 試一試 |
| Pastel1 | 試一試 | Pastel1_r | 試一試 |
| Pastel2 | 試一試 | Pastel2_r | 試一試 |
| PiYG | 試一試 | PiYG_r | 試一試 |
| PuBu | 試一試 | PuBu_r | 試一試 |
| PuBuGn | 試一試 | PuBuGn_r | 試一試 |
| PuOr | 試一試 | PuOr_r | 試一試 |
| PuRd | 試一試 | PuRd_r | 試一試 |
| Purples | 試一試 | Purples_r | 試一試 |
| RdBu | 試一試 | RdBu_r | 試一試 |
| RdGy | 試一試 | RdGy_r | 試一試 |
| RdPu | 試一試 | RdPu_r | 試一試 |
| RdYlBu | 試一試 | RdYlBu_r | 試一試 |
| RdYlGn | 試一試 | RdYlGn_r | 試一試 |
| Reds | 試一試 | Reds_r | 試一試 |
| Set1 | 試一試 | Set1_r | 試一試 |
| Set2 | 試一試 | Set2_r | 試一試 |
| Set3 | 試一試 | Set3_r | 試一試 |
| Spectral | 試一試 | Spectral_r | 試一試 |
| Wistia | 試一試 | Wistia_r | 試一試 |
| YlGn | 試一試 | YlGn_r | 試一試 |
| YlGnBu | 試一試 | YlGnBu_r | 試一試 |
| YlOrBr | 試一試 | YlOrBr_r | 試一試 |
| YlOrRd | 試一試 | YlOrRd_r | 試一試 |
| afmhot | 試一試 | afmhot_r | 試一試 |
| autumn | 試一試 | autumn_r | 試一試 |
| binary | 試一試 | binary_r | 試一試 |
| bone | 試一試 | bone_r | 試一試 |
| brg | 試一試 | brg_r | 試一試 |
| bwr | 試一試 | bwr_r | 試一試 |
| cividis | 試一試 | cividis_r | 試一試 |
| cool | 試一試 | cool_r | 試一試 |
| coolwarm | 試一試 | coolwarm_r | 試一試 |
| copper | 試一試 | copper_r | 試一試 |
| cubehelix | 試一試 | cubehelix_r | 試一試 |
| flag | 試一試 | flag_r | 試一試 |
| gist_earth | 試一試 | gist_earth_r | 試一試 |
| gist_gray | 試一試 | gist_gray_r | 試一試 |
| gist_heat | 試一試 | gist_heat_r | 試一試 |
| gist_ncar | 試一試 | gist_ncar_r | 試一試 |
| gist_rainbow | 試一試 | gist_rainbow_r | 試一試 |
| gist_stern | 試一試 | gist_stern_r | 試一試 |
| gist_yarg | 試一試 | gist_yarg_r | 試一試 |
| gnuplot | 試一試 | gnuplot_r | 試一試 |
| gnuplot2 | 試一試 | gnuplot2_r | 試一試 |
| gray | 試一試 | gray_r | 試一試 |
| hot | 試一試 | hot_r | 試一試 |
| hsv | 試一試 | hsv_r | 試一試 |
| inferno | 試一試 | inferno_r | 試一試 |
| jet | 試一試 | jet_r | 試一試 |
| magma | 試一試 | magma_r | 試一試 |
| nipy_spectral | 試一試 | nipy_spectral_r | 試一試 |
| ocean | 試一試 | ocean_r | 試一試 |
| pink | 試一試 | pink_r | 試一試 |
| plasma | 試一試 | plasma_r | 試一試 |
| prism | 試一試 | prism_r | 試一試 |
| rainbow | 試一試 | rainbow_r | 試一試 |
| seismic | 試一試 | seismic_r | 試一試 |
| spring | 試一試 | spring_r | 試一試 |
| summer | 試一試 | summer_r | 試一試 |
| tab10 | 試一試 | tab10_r | 試一試 |
| tab20 | 試一試 | tab20_r | 試一試 |
| tab20b | 試一試 | tab20b_r | 試一試 |
| tab20c | 試一試 | tab20c_r | 試一試 |
| terrain | 試一試 | terrain_r | 試一試 |
| twilight | 試一試 | twilight_r | 試一試 |
| twilight_shifted | 試一試 | twilight_shifted_r | 試一試 |
| viridis | 試一試 | viridis_r | 試一試 |
| winter | 試一試 | winter_r | 試一試 |
大小
您可以使用 s 參數(shù)來改變點的大小。
就像顏色一樣，請確保 sizes 數(shù)組的長度與 x 軸和 y 軸的數(shù)組長度相同：
實例
為標記設置您自己的大?。?/p>
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]) y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]) sizes = np.array([20,50,100,200,500,1000,60,90,10,300,600,800,75]) plt.scatter(x, y, s=sizes) plt.show()運行實例 ?
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結果：
透明度
您可以使用 alpha 參數(shù)來調整點的透明度。
就像顏色一樣，請確保 sizes 數(shù)組的長度與 x 軸和 y 軸的數(shù)組長度相同：
實例
為標記設置您自己的大?。?/p>
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]) y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]) sizes = np.array([20,50,100,200,500,1000,60,90,10,300,600,800,75]) plt.scatter(x, y, s=sizes, alpha=0.5) plt.show()運行實例 ?
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結果：
結合顏色、大小和透明度
您可以將色彩映射與不同大小的點結合起來。如果點是透明的，這將得到最好的可視化效果：
實例
為 x 點、y 點、顏色和大小創(chuàng)建包含 100 個值的隨機數(shù)組：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.random.randint(100, size=(100)) y = np.random.randint(100, size=(100)) colors = np.random.randint(100, size=(100)) sizes = 10 * np.random.randint(100, size=(100)) plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.5, cmap='nipy_spectral') plt.colorbar() plt.show()運行實例 ?
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結果：
