【Python 中的 plt.scatter 函数详解】

文章目录

• 前言
• plt.scatter 函数简介
• • 1. 什么是 plt.scatter？
  • 2. plt.scatter 的基本用法
  • 3. plt.scatter 的参数详解
  • 示例代码

    前言

    散点图是一种有效的方式来可视化数据点之间的关系，以及它们在平面上的分布。

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    plt.scatter 函数简介

    1. 什么是 plt.scatter？

    plt.scatter 是 Matplotlib 中的一个函数，用于绘制散点图。它可以帮助我们观察两个变量之间的关系，以及它们的分布情况。通常，一个散点图由多个点组成，每个点代表一个数据样本，横轴表示一个变量，纵轴表示另一个变量。通过观察散点图，我们可以快速了解数据的分布、聚类情况和异常值等信息。

    2. plt.scatter 的基本用法

    import matplotlib.pyplot as plt
    # 创建数据
    x = [1, 2, 3, 4, 5]
    y = [10, 12, 5, 8, 7]
    # 绘制散点图
    plt.scatter(x, y)
    # 添加标题和标签
    plt.title('Scatter Plot Example')
    plt.xlabel('X-axis')
    plt.ylabel('Y-axis')
    # 显示图形
    plt.show()
    

    创建两个列表 x 和 y，分别表示横轴和纵轴的数据。使用 plt.scatter 函数绘制了散点图，并通过 plt.title、plt.xlabel 和 plt.ylabel 添加了标题和轴标签。最后，使用 plt.show() 显示图形。

    3. plt.scatter 的参数详解

    • x：横轴上的数据数组。
    • y：纵轴上的数据数组。
    • s：点的大小（默认值为 20）。
    • c：点的颜色，可以是字符串表示的颜色名称或表示颜色的数字。
    • marker：点的标记样式，例如 ‘o’ 表示圆点，‘s’ 表示方块。
    • alpha：点的透明度，取值范围为 0 到 1。
    • label：点的标签，用于图例中的标识。

      示例代码

      import matplotlib.pyplot as plt
      # 创建数据
      x = [1, 2, 3, 4, 5]
      y = [10, 12, 5, 8, 7]
      # 绘制散点图
      plt.scatter(x, y, s=100, c='red', marker='s', alpha=0.7, label='Data Points')
      # 添加标题和标签
      plt.title('Customized Scatter Plot')
      plt.xlabel('X-axis')
      plt.ylabel('Y-axis')
      # 添加图例
      plt.legend()
      # 显示图形
      plt.show()