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  • python中画散点图

    2018-11-02 16:02:00
    python中画散点图 示例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D data = np.random.randint(0, 255, size=[40, 40,...

    python中画散点图

    示例代码:

     

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    
    data = np.random.randint(0, 255, size=[40, 40, 40])
    
    x, y, z = data[0], data[1], data[2]
    ax = plt.subplot(111, projection='3d')  # 创建一个三维的绘图工程
    #  将数据点分成三部分画,在颜色上有区分度
    ax.scatter(x[:10], y[:10], z[:10], c='y')  # 绘制数据点
    ax.scatter(x[10:20], y[10:20], z[10:20], c='r')
    ax.scatter(x[30:40], y[30:40], z[30:40], c='g')
    
    ax.set_zlabel('Z')  # 坐标轴
    ax.set_ylabel('Y')
    ax.set_xlabel('X')
    plt.show()

     

    今天想在散点图的某些特定的点外面画圆圈标记,从下面的文章找到一些灵感,只要在原来的散点图上面给指点添加相应的标志,设置其透明度就可以实现该想法。

    顺便复习下散点图的用法。

     

    大家平时为了直观地显示数据的分布情况,在画散点图的时候,简单地把数据点用圆点标出来,像这样:

     


    这样:

     

     

     
     

    还有这样:

     

     

    这里写图片描述

     

    然而今天我想给大家展示的散点图,或许没有那么直观地反映数据的分布情况,不够实用,但是真的很美很艺术,每个的点的颜色和大小都不一样,形状也是多变的。比如五角星的散点图: 

    这里写图片描述

    圆点的散点图: 
    这里写图片描述

    Y形的散点图: 
    这里写图片描述

    等等还有很多,那么这些漂亮的形状是怎么画出来的呢?其实代码很简单:

     

    1.  
      from numpy import *;
    2.  
       
    3.  
      N = 50 # 点的个数
    4.  
      x = np.random.rand(N) * 2 # 随机产生50个0~2之间的x坐标
    5.  
      y = np.random.rand(N) * 2 # 随机产生50个0~2之间的y坐标
    6.  
      colors = np.random.rand(N) # 随机产生50个0~1之间的颜色值
    7.  
      area = np.pi * ( 15 * np.random.rand(N))**2 # 点的半径范围:0~15
    8.  
      # 画散点图
    9.  
      plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha= 0.5, marker=(9, 3, 30))
    10.  
      plt.show()

     

    这里用到一个matplotlib.pyplot子库中画散点图的函数 
    matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=20, c=None, marker='o', 
    cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, 
    linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, 
    data=None, **kwargs)
     
    这个函数接收的参数很多,有默认值的平时也不需要我们指定,是可选的,这次我们用到的除了基本的x ,y参数,还有c,s,alpha和marker,c就是为点指定的颜色数组,s是点的面积大小,alpha是点的颜色的透明度,marker是指定点标记的形状。在例子里指定透明度为0.5,c和s是随机生成的,我们要改变的是marker的值,marker有很多值可供选择,下表展示了在例子代码的基础上,改变marker的值后的效果:

    markerresult
    ”.”
    ”,”
    “o”
    “v”
    “^”
    “<”
    “>”
    “1”
    “2”
    “3”
    “4”
    “8”
    “s”
    “p”
    “*”
    “h”
    “H”
    “+”
    “x”
    “D”
    “d”
    “_”
    “None”没错就是什么都没有。。。
    “$…$”
    (numsides, style, angle)
    eg:(9,0, 30) 
    注:numsides是边的个数,
    angle是旋转角度,
    style只有0,1,2,3四个值
    (numsides, style, angle)
    eg:(9,1, 30)
    (numsides, style, angle)
    eg:(9,2, 30)
    (numsides, style, angle)
    eg:(9,3, 30)
    注:此时numsides和angle的值自动被忽略

    …… 
    这么多种点的形状符号够我们用了吧~以后想用哪种查一下就好啦~

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/caiyishuai/p/9896771.html

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  • 原博文2018-11-02 16:02 −python中画散点图 示例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D data = np....022599相关推荐2019-09-28 21:13 −Python ...

    原博文

    2018-11-02 16:02 −

    python中画散点图 示例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D data = np....

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  • python画散点图-python画散点图

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    (15 * np.random.rand(N))**2 # 点的半径范围:0~15 # 画散点图 plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5, marker=(9, 3, 30)) plt.show() 这里用到一个matplotlib.pyplot子库中画散点图的函数 matplotlib....

    示例代码:

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

    data = np.random.randint(0, 255, size=[40, 40, 40])

    x, y, z = data[0], data[1], data[2]

    ax = plt.subplot(111, projection='3d') # 创建一个三维的绘图工程# 将数据点分成三部分画,在颜色上有区分度ax.scatter(x[:10], y[:10], z[:10], c='y') # 绘制数据点ax.scatter(x[10:20], y[10:20], z[10:20], c='r')

    ax.scatter(x[30:40], y[30:40], z[30:40], c='g')

    ax.set_zlabel('Z') # 坐标轴ax.set_ylabel('Y')

    ax.set_xlabel('X')

    plt.show()

    今天想在散点图的某些特定的点外面画圆圈标记,从下面的文章找到一些灵感,只要在原来的散点图上面给指点添加相应的标志,设置其透明度就可以实现该想法。

    顺便复习下散点图的用法。

    大家平时为了直观地显示数据的分布情况,在画散点图的时候,简单地把数据点用圆点标出来,像这样:

    20161130214346761

    这样:

    20161130214804059

    20161130214831279

    还有这样:

    20161130220134174

    然而今天我想给大家展示的散点图,或许没有那么直观地反映数据的分布情况,不够实用,但是真的很美很艺术,每个的点的颜色和大小都不一样,形状也是多变的。比如五角星的散点图:

    20161130220624567

    圆点的散点图:

    20161130221007209

    Y形的散点图:

    20161130221251281

    等等还有很多,那么这些漂亮的形状是怎么画出来的呢?其实代码很简单:

    from numpy import *;

    N = 50 # 点的个数

    x = np.random.rand(N) * 2 # 随机产生50个0~2之间的x坐标

    y = np.random.rand(N) * 2 # 随机产生50个0~2之间的y坐标

    colors = np.random.rand(N) # 随机产生50个0~1之间的颜色值

    area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2 # 点的半径范围:0~15

    # 画散点图

    plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5, marker=(9, 3, 30))

    plt.show()

    这里用到一个matplotlib.pyplot子库中画散点图的函数

    matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=20, c=None, marker='o',

    cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None,

    linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None,

    data=None, **kwargs)

    这个函数接收的参数很多,有默认值的平时也不需要我们指定,是可选的,这次我们用到的除了基本的x ,y参数,还有c,s,alpha和marker,c就是为点指定的颜色数组,s是点的面积大小,alpha是点的颜色的透明度,marker是指定点标记的形状。在例子里指定透明度为0.5,c和s是随机生成的,我们要改变的是marker的值,marker有很多值可供选择,下表展示了在例子代码的基础上,改变marker的值后的效果:

    markerresult

    ”.”

    20161130223527561

    ”,”

    20161130223632533

    "o”

    20161130223931269

    "v”

    20161130224045348

    "^”

    20161130224159601

    "<”

    20161130224252021

    ">”

    20161130224628513

    "1”

    20161130224801883

    "2”

    20161130224842297

    "3”

    20161130224924712

    "4”

    20161130225019955

    "8”

    20161130225116025

    "s”

    20161130225158582

    "p”

    20161130225235901

    "*”

    20161130225405495

    "h”

    20161130225453664

    "H”

    20161130225551258

    "+”

    20161130225629790

    "x”

    20161130225811981

    "D”

    20161130225851809

    "d”

    20161130225936826

    "

    "_”

    20161130230136407

    "None”

    没错就是什么都没有。。。

    20161130230858762

    "$…$”

    20161130231122219

    (numsides, style, angle)

    eg:(9,0, 30)

    注:numsides是边的个数,

    angle是旋转角度,

    style只有0,1,2,3四个值

    20161130232259477

    (numsides, style, angle)

    eg:(9,1, 30)

    20161130232415134

    (numsides, style, angle)

    eg:(9,2, 30)

    20161130232530291

    (numsides, style, angle)

    eg:(9,3, 30)

    注:此时numsides和angle的值自动被忽略

    20161130232613955

    ……

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