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  • python绘制散点图
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    2020-11-01 12:21:07

    今天教大家用python绘制一些线性图案,需要的朋友可以借鉴参考一下。

    画最简单的直线图

    代码如下:import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    x=[0,1]

    y=[0,1]

    plt.figure()

    plt.plot(x,y)

    plt.savefig("easyplot.jpg")

    结果如下:

    代码解释:#x轴,y轴

    x=[0,1]

    y=[0,1]

    #创建绘图对象

    plt.figure()

    #在当前绘图对象进行绘图(两个参数是x,y轴的数据)

    plt.plot(x,y)

    #保存图象

    plt.savefig("easyplot.jpg")

    2.给图加上标签与标题

    上面的图没有相应的X,Y轴标签说明与标题

    在上述代码基础上,可以加上这些内容

    代码如下:import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    x=[0,1]

    y=[0,1]

    plt.figure()

    plt.plot(x,y)

    plt.xlabel("time(s)")

    plt.ylabel("value(m)")

    plt.title("A simple plot")

    结果如下:

    代码解释:plt.xlabel("time(s)") #X轴标签

    plt.ylabel("value(m)") #Y轴标签

    plt.title("A simple plot") #标题

    3.画sinx曲线

    代码如下:

    # -*- coding: utf-8 -*-

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    #设置x,y轴的数值(y=sinx)x = np.linspace(0, 10, 1000)

    y = np.sin(x)

    #创建绘图对象,figsize参数可以指定绘图对象的宽度和高度,单位为英寸,一英寸=80pxplt.figure(figsize=(8,4))

    #在当前绘图对象中画图(x轴,y轴,给所绘制的曲线的名字,画线颜色,画线宽度)plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)

    #X轴的文字plt.xlabel("Time(s)")

    #Y轴的文字plt.ylabel("Volt")

    #图表的标题plt.title("PyPlot First Example")

    #Y轴的范围plt.ylim(-1.2,1.2)

    #显示图示plt.legend()

    #显示图plt.show()

    #保存图plt.savefig("sinx.jpg")

    结果如下:

    4.画折线图

    代码如下:# -*- coding: utf-8 -*-

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    #X轴,Y轴数据

    x = [0,1,2,3,4,5,6]

    y = [0.3,0.4,2,5,3,4.5,4]

    plt.figure(figsize=(8,4)) #创建绘图对象

    plt.plot(x,y,"b--",linewidth=1) #在当前绘图对象绘图(X轴,Y轴,蓝色虚线,线宽度)

    plt.xlabel("Time(s)") #X轴标签

    plt.ylabel("Volt") #Y轴标签

    plt.title("Line plot") #图标题

    plt.show() #显示图

    plt.savefig("line.jpg") #保存图

    相信看了这些案例你已经掌握了方法,更多精彩请关注php中文网其它相关文章!

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  • 利用python绘制散点图

    2018-10-23 20:21:53
    本代码是利用python绘制散点图,使用xlrd读取Excel文件,
  • 今天小编就为大家分享一篇python绘制散点图并标记序号的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'#设置字体为SimHei显示中文\n", plt.rc('font', size=14)#设置图中字号大小\n", plt.figure(figsize=(6,4)) #绘制折线图,设置颜色和线型\n", plt.plot(x,y1,color = 'r'...
    
    ```python
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import os #导入os库
    
    x=np.linspace(0, 10, 30)#产生0-10之间30个元素的等差数列
    noise=np.random.randn(30)#产生30个标准正态分布的元素
    y1=x**2+2*noise #//产生叠加噪声的数据系列1
    y2=x**1+2*noise #产生叠加噪声的数据系列2
    y3=x**1.5+2*noise #产生叠加噪声的数据系列3\n"
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'#设置字体为SimHei显示中文\n",
    plt.rc('font', size=14)#设置图中字号大小\n",
    plt.figure(figsize=(6,4))
    #绘制折线图,设置颜色和线型\n",
    plt.plot(x,y1,color = 'r',linestyle = '--')
    plt.plot(x,y2,color = 'b',linestyle = '-')
    plt.plot(x,y3,color = 'b',linestyle = '-.')
    plt.title('折线图')#添加标题\n",
    plt.legend(['曲线y1','曲线y2','曲线y3'])#添加图例\n",
    plt.xlabel('x')#添加横轴标签\n",
    plt.ylabel('y')#添加纵轴标签\n",
    path='D:\\my_python\\ch3\\output\\'
    if not os.path.exists(path):
      os.makedirs(path)
    plt.savefig(path+'scatter.jpg')#保存图片
    plt.savefig(path+'plot.jpg')#保存图片\n",
    plt.show()
    
    ![输出图片](https://img-blog.csdnimg.cn/04a754a5f8624c44a56ef3c4de8289a1.png)
    
    
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  • python绘制散点图

    2022-03-03 09:49:31
    python 绘制散点图

    用法

    matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)
    

    参数介绍

    x,y绘制散点图的数据float or array-like, shape(n,)
    s一个实数或者一个数组大小为(n,) ,可选参数,指的是散点中心的大小flaot or array-like, shape(n,)
    c散点的颜色array-like or list of colors or color
    marker标记的样式,默认是’o’
    cmapColormap实例或注册的Colormap名称。仅当c是浮点数组时才使用cmap
    norm也是一个颜色数据,使用norm在0到1的范围内缩放颜色数据c,映射到colormap cmap,如果没有,使用默认颜色,规范化default:None
    vmin,vmaxvmin和vmax与默认范数一起使用,将颜色数组c映射到colormap cmap。如果没有,则分别使用颜色数组的最小值和最大值。在给定范数时使用vmin/vmax是错误的float, default:None
    alpha透明度,数字在0,1之间float,default: None
    linewidths标记边缘的线宽float or array-like,default: 1.5
    edgecolors散点图边缘线颜色sequence of color or color 'face’与散点图面的颜色一样,‘none’ 不会绘制边缘
    plotnonfinite是否使用非有限c(即inf、-inf或nan)绘制点。如果为True,则使用错误的colormap颜色绘制点
    有两个参数我放到一起,用代码同时进行解释c,edgecolors
    参数c 和 edgecolors, linewidths
    import matplotlib.pyplot as plt
    a = [1, 2, 3, 4, 5]
    b = [6, 7, 8, 9, 10]
    # 为了显示出c和edgecolors 我将linewidths调增到15
    plt.scatter(a, b, linewidths=15,c='red',edgecolors=['black', 'green','cyan','lightgreen'])
    

    请添加图片描述
    参数 s

    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    
    plt.figure(figsize=(12,6))
    plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
    
    a = [1, 2, 3, 4, 5]
    b = [6, 7, 8, 9, 10]
    plt.subplot(121)
    plt.title('不添加s')
    plt.scatter(a,b,c='red',linewidths=6)
    
    plt.subplot(122)
    plt.title('添加s,s=1.5')
    plt.scatter(a,b,c='red',s=1.5,linewidths=6)
    plt.show()
    

    请添加图片描述
    参数marker

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.figure(figsize=(12,6))
    plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
    
    a = [1, 2, 3, 4, 5]
    b = [6, 7, 8, 9, 10]
    plt.subplot(131)
    plt.title('标准')
    plt.scatter(a,b,linewidths=6)
    
    plt.subplot(132)
    plt.title("设置marker 'x'")
    plt.scatter(a,b,marker='x')
    
    plt.subplot(133)
    plt.title("设置marker 'v'")
    plt.scatter(a,b,marker='v')
    plt.show()
    

    请添加图片描述
    marker属性

    markerdescription
    .
    ,像素,类似与方块
    o圈,默认值
    v倒三角形
    ^正三角形
    <左三角形
    >右三角形
    1tri_down
    2tri_up
    3tri_left
    4tri_right
    8八角形
    s正方形
    p五角
    *星星
    h六角1
    H六角2
    +加号
    xx号
    D钻石
    d细钻
    “l”->一个竖线v线
    _H线
    先更新这么多,后面陆陆续续会介绍完
    这里显示下maker=1 or 2 or 3 or 4
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.figure(figsize=(12,6))
    plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
    
    a = [1, 2, 3, 4, 5]
    b = [6, 7, 8, 9, 10]
    
    plt.subplot(141)
    plt.title("设置marker '1'")
    plt.scatter(a,b,s=100,marker='1')
    
    plt.subplot(142)
    plt.title("设置marker '2'")
    plt.scatter(a,b,s=100,marker='2')
    
    plt.subplot(143)
    plt.title("设置marker '3'")
    plt.scatter(a,b,s=100,marker='3')
    
    plt.subplot(144)
    plt.title("设置marker '4'")
    plt.scatter(a,b,s=100,marker='4')
    
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    参数cmap
    cmap主要是配合c参数一起使用的,c可以是一个颜色序列,使用数字列表代替
    plt.cm.Spectral是一个颜色映射集,并不代表说明[0:5]代表某个颜色,参数c出现5个不同的值
    然后为每个值分配一个颜色

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    a = [1, 2, 3, 4, 5]
    b = [6, 7, 8, 9, 10]
    c = [0, 1, 2, 3, 4]
    plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
    
    plt.subplot(121)
    plt.title('标准')
    plt.scatter(a, b, c=c, s=80)
    
    plt.subplot(122)
    plt.title('添加cmap')
    plt.scatter(a, b, c=c, s=80, cmap=plt.cm.Spectral)
    
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    vmin,vmax,norm散点亮度设置, alpha透明度
    plt.colorbar()颜色条
    散点图进行多出设置,即成为气泡图,下面进行展示

    import matplotlib.pyplot as plt
    # 导入颜色条库
    from matplotlib import colors
    import numpy as np
    
    x = np.random.randn(50) # 随机产生50个X坐标
    y = np.random.randn(50) # 随机产生50个Y坐标
    color = np.random.rand(50) # 随机产生用于映射颜色的数值
    size = 500 * np.random.rand(50) # 随机改变散点大小的数值
    changecolor = colors.Normalize(vmin=0.4, vmax=0.8)
    plt.scatter(x, y, c=color, s = size, alpha=0.3, cmap='viridis', norm=changecolor)
    plt.colorbar() # 显示颜色条
    plt.show()
    

    请添加图片描述

    展开全文
  • Python绘制散点图

    2022-05-04 16:26:51
    Python绘制散点图,并输出散点的分布。
    Python绘制散点图,并输出散点的分布。
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    n = 16 #图中点的个数
    X = np.random.randint(0, 10, n) #点的横坐标
    Y = np.random.randint(0, 10, n) #点的纵坐标
    
    plt.scatter(X, Y, s=120, c=None, alpha=0.5) #绘制散点图
    #X,Y:散点的坐标
    #s:表示的是散点的大小,默认大小是20。
    #c:表示的是散点的颜色,默认颜色是蓝色'b'。
    #alpha:散点透明度,取值[0, 1]之间的值;0表示完全透明,1则表示完全不透明。
    
    plt.xlim(-1, 10)# 设置x轴的坐标刻度
    plt.ylim(-1, 10)# 设置y轴的坐标刻度
    
    plt.show()
    
    

    输出结果:
    在这里插入图片描述

    展开全文
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