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  • 用python画散点图

    千次阅读 2017-10-12 15:05:41
    用python画xy散点图 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3],[4,5,6],'ro') plt.show()#这个智障的编辑器 这样的话,就可以画一个散点图,图中的点分别是(1,4)、(2,5)、(3,6)。 ...
    用python画xy散点图 
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.plot([1,2,3],[4,5,6],'ro')
    plt.show()#这个智障的编辑器

    这样的话,就可以画一个散点图,图中的点分别是(1,4)、(2,5)、(3,6)。

    是不是挺难看的,我们来调整一下x,y 的上下界,再画一遍。

    import matplotlib.pyplot as plt 
    plt.xlim(xmax=7,xmin=0)
    plt.ylim(ymax=7,ymin=0)
    plt.plot([1,2,3],[4,5,6],'ro')
    plt.show()

    好了,好像没那么难看了。加个标题吧。就叫我是散点图吧。还是先查个字典,看看散点图怎么说吧,用中文说不定会出啥错。

    复制代码
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.title("I'm a scatter diagram.") 
    plt.xlim(xmax=7,xmin=0)
    plt.ylim(ymax=7,ymin=0)
    plt.plot([1,2,3],[4,5,6],'ro')
    plt.show()
    
    复制代码

    还不错!索性给x,y轴命个名吧。

    复制代码
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.title("I'm a scatter diagram.") 
    plt.xlim(xmax=7,xmin=0)
    plt.ylim(ymax=7,ymin=0)
    plt.xlabel("x")
    plt.ylabel("y")
    plt.plot([1,2,3],[4,5,6],'ro')
    plt.show()
    复制代码

    这时候加点标注,最适合不过了。

    复制代码
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.title("I'm a scatter diagram.") 
    plt.xlim(xmax=7,xmin=0)
    plt.ylim(ymax=7,ymin=0)
    plt.annotate("(3,6)", xy = (3, 6), xytext = (4, 5), arrowprops = dict(facecolor = 'black', shrink = 0.1))
    plt.xlabel("x")
    plt.ylabel("y")
    plt.plot([1,2,3],[4,5,6],'ro')
    plt.show()
    复制代码

    现在还干点啥呢?多画几个图试试。

    复制代码
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.subplot(221)
    plt.xlim(xmax=7,xmin=0)
    plt.ylim(ymax=7,ymin=0)
    plt.xlabel("x")
    plt.ylabel("y")
    plt.plot([1,2,3],[4,5,6],'ro')
    
    plt.subplot(222)
    plt.xlim(xmax=7,xmin=0)
    plt.ylim(ymax=7,ymin=0)
    plt.xlabel("x")
    plt.ylabel("y")
    plt.plot([1,2,3],[4,5,6],'ro')
    
    
    plt.subplot(223)
    plt.xlim(xmax=7,xmin=0)
    plt.ylim(ymax=7,ymin=0)
    plt.xlabel("x")
    plt.ylabel("y")
    plt.plot([1,2,3],[4,5,6],'ro')
    
    plt.show()
    复制代码

    至于221、222、223什么意思,自己研究研究,就应该知道了。


    就先这样吧。

    展开全文
  • 用python画样本散点图的方法:数据(取第一列作为x,取第四列作为y)如下:实现代码如下:import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 定义画散点图的函数def draw_scatter(n, s):""":param n: 点的数量,...

    5ec637cbcb6bf231.jpg

    用python画样本散点图的方法:

    数据(取第一列作为x,取第四列作为y)如下:

    1590048788442440.jpg

    实现代码如下:import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    # 定义画散点图的函数

    def draw_scatter(n, s):

    """

    :param n: 点的数量,整数

    :param s:点的大小,整数

    :return: None

    """

    # 加载数据

    data = np.loadtxt('results.txt', encoding='utf-8', delimiter=',')

    # 通过切片获取横坐标x1

    x1 = data[:, 0]

    # 通过切片获取纵坐标R

    y1 = data[:, 3]

    # 横坐标x2

    x2 = np.random.uniform(0, 5, n)

    # 纵坐标y2

    y2 = np.array([3] * n)

    # 创建画图窗口

    fig = plt.figure()

    # 将画图窗口分成1行1列,选择第一块区域作子图

    ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1)

    # 设置标题

    ax1.set_title('Result Analysis')

    # 设置横坐标名称

    ax1.set_xlabel('gamma-value')

    # 设置纵坐标名称

    ax1.set_ylabel('R-value')

    # 画散点图

    ax1.scatter(x1, y1, s=s, c='k', marker='.')

    # 画直线图

    ax1.plot(x2, y2, c='b', ls='--')

    # 调整横坐标的上下界

    plt.xlim(xmax=5, xmin=0)

    # 显示

    plt.show()

    # 主模块

    if __name__ == "__main__":

    # 运行

    draw_scatter(n=2000, s=20)

    实现效果如下:

    1590048871179427.jpg

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  • import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ... # 画散点图。 ax1.scatter(RANDOM_X, RANDOM_Y) # 横轴名称。 ax1.set_xlabel("x") # 纵轴名称。 ax1.set_ylabel("y") # 直线图 ax1.plot(X, Y) plt.show()

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    import random

    # 数据量。

    SIZE = 13

    # 纵轴数据。np.linspace 返回一个一维数组,SIZE指定数组长度。

    # 数组最小值是-6,最大值是6。所有元素间隔相等。整个数组是

    # 个等差数列。

    Y = np.linspace(-6, 6, SIZE)

    # 横轴数据。

    X = np.linspace(-2, 3, SIZE)

    fig = plt.figure()

    # 画图区域分成1行1列。选择第一块区域。

    ax1 = fig.add_subplot(1,1, 1)

    # 标题

    ax1.set_title("SCATTER PLOT")

    # 让散点图的数据更加随机。

    random_x = []

    random_y = []

    for i in range(SIZE):

    random_x.append(X[i] + random.uniform(-1, 1))

    for i in range(SIZE):

    random_y.append(Y[i] + random.uniform(-1, 1))

    RANDOM_X = np.array(random_x) # 散点图的横轴。

    RANDOM_Y = np.array(random_y) # 散点图的纵轴。

    # 画散点图。

    ax1.scatter(RANDOM_X, RANDOM_Y)

    # 横轴名称。

    ax1.set_xlabel("x")

    # 纵轴名称。

    ax1.set_ylabel("y")

    # 直线图

    ax1.plot(X, Y)

    plt.show()

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  • 使用 Python 的 matplotlib 库来画图还是比较方便的,今天整理一下 matplotlib 画折线图的方法。一、Python 使用 matplotlib 画折线图# coding:utf-8"""Author: roguesirDate: 2017/8/30GitH...

    bandwagonhost-top.png

    话不多说,直接上代码。最近修改一篇论文,实验部分的图全部重画了一下,也正好在此进行整理。使用 Python 的 matplotlib 库来画图还是比较方便的,今天整理一下用 matplotlib 画折线图的方法。

    一、Python 使用 matplotlib 画折线图# coding:utf-8

    """

    Author: roguesir

    Date: 2017/8/30

    GitHub: https://roguesir.github.com

    Blog: http://blog.csdn.net/roguesir

    """

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    x1=[20,33,51,79,101,121,132,145,162,182,203,219,232,243,256,270,287,310,325]

    y1=[49,48,48,48,48,87,106,123,155,191,233,261,278,284,297,307,341,319,341]

    x2=[31,52,73,92,101,112,126,140,153,175,186,196,215,230,240,270,288,300]

    y2=[48,48,48,48,49,89,162,237,302,378,443,472,522,597,628,661,690,702]

    x3=[30,50,70,90,105,114,128,137,147,159,170,180,190,200,210,230,243,259,284,297,311]

    y3=[48,48,48,48,66,173,351,472,586,712,804,899,994,1094,1198,1360,1458,1578,1734,1797,1892]

    x=np.arange(20,350)

    l1=plt.plot(x1,y1,'r--',label='type1')

    l2=plt.plot(x2,y2,'g--',label='type2')

    l3=plt.plot(x3,y3,'b--',label='type3')

    plt.plot(x1,y1,'ro-',x2,y2,'g+-',x3,y3,'b^-')

    plt.title('The Lasers in Three Conditions')

    plt.xlabel('row')

    plt.ylabel('column')

    plt.legend()

    plt.show()

    根据自己的需要进行修改即可。

    二、效果图

    oldtang.com_matplotlib.png

    ————————————————

    版权声明:本文为CSDN博主「roguesir」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。

    原文链接:https://blog.csdn.net/roguesir/article/details/77839721

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