python中画散点图

•  

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：

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： 

圆点的散点图： 

Y形的散点图： 

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：

marker	result
”.”
”,”
“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~

 

查看全文