【掌握Matplotlib散点图绘制】轻松入门，实战教学大揭秘

引言

散点图是数据可视化中非常基本且重要的图表范例，它经由过程在二维平面上展示数据点来提醒两个变量之间的关联。Matplotlib，作为Python中最常用的画图库之一，供给了绘制散点图的功能。本文将带你轻松入门Matplotlib散点图的绘制，并经由过程实战案例加深懂得。

散点图基本道理

在Matplotlib中，散点图重要经由过程scatter()函数实现。该函数的基本语法如下：

plt.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None, **kwargs)

其中：

• x 跟 y 分辨代表散点在X轴跟Y轴上的地位。
• s 设置散点的大小。
• c 设置散点的色彩。
• marker 设置散点的标记外形。
• cmap 设置色彩映射。
• 其他参数可根据须要调剂。

入门教程

以下是一个简单的入门教程示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 示例数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 设置标题跟坐标轴标签
plt.title('散点图示例')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')

# 表现图形
plt.show()

这段代码将生成一个简单的散点图，其中X轴跟Y轴分辨表示两组数据。

实战案例

案例一：特性化散点图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
np.random.seed(1)
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

# 绘制散点图，设置色彩、大小、标记等
plt.scatter(x, y, c='red', s=100, alpha=0.5, marker='o', edgecolors='black')

# 设置标题跟坐标轴标签
plt.title('特性化散点图')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')

# 表现图形
plt.show()

案例二：散点图与趋向线

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = x**2

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 绘制趋向线
plt.plot(x, y, 'r--')

# 设置标题跟坐标轴标签
plt.title('散点图与趋向线')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')

# 表现图形
plt.show()

在这个案例中，我们不只绘制了散点图，还增加了一条趋向线来表现数据的变更趋向。

总结

经由过程以上教程跟实战案例，信赖你曾经对Matplotlib散点图的绘制有了开端的懂得。散点图是一种富强的数据可视化东西，可能帮助我们更好地懂得数据之间的关联。在后续的进修中，你可能实验利用差其余参数跟技能来绘制愈加丰富跟风趣的散点图。