Python数据分析之 Matplotlib 散点图绘制

前言：

散点图，又称散点分布图，是使用多个坐标点的分布反映数据点分布规律、数据关联关系的图表，Matplotlib 中可以通过以下方式绘制散点图：

使用plt.plot方法 ：

在上篇文章 Python数据分析之 Matplotlib 折线图绘制 中，我们介绍了可以使用 plt.plot() 方法绘制折线图，该方法同样可以绘制散点图， 如下：

import random
x = range(15)
y = [i + random.randint(-2,2) for i in x]
plt.plot(x, y, "o")
plt.show()

结果输出如下：

因为 plot 方法默认绘制折线图， plt.plot(x, y) 等价于 plt.plot(x, y, "-") ，第三个参数为[-]表示使用线条连接坐标点，如果是用点 . 或圈 o 的方式将这10个点连接起来，呈现出来的就是散点图。

除了 - 、 . 、 o 还有其他的类型，例如 x、+、v、^、<、> 等等，可以自行探索。

使用plt.scatter方法 ：

Matplotlib 还提供了另外一个强大的方法 plt.scatter() ， 使用格式如下：

plt.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, ···)

函数中的主要参数说明如下：

x、y： 分别表示x轴和y轴对应的数据，接收列表类型参数 s： 表示点的大小，默认为20，可以是字符or列表，为列表时列表的每个元素代表对应点的大小 c： 表示点的颜色，可以是字符or列表，为列表时列表的每个元素代表对应点的颜色 marker： 表示绘制的点的类型，默认小圆圈 o ······ alpha： 表示点的透明度，接收0~1之间的小数

例如：

import random
x = range(15)
y = [i + random.randint(-2,2) for i in x]
plt.scatter(x, y, marker="v")
plt.show()

结果输出如下：

到此这篇关于Python数据分析之 Matplotlib 散点图绘制的文章就介绍到这了,更多相关Python 散点图内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！

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