1、scatter函数原型

 Python中scatter函数参数用法详解

 

2、其中散点的形状参数marker如下:

 Python中scatter函数参数用法详解

 

3、其中颜色参数c如下:

 Python中scatter函数参数用法详解

 

4、基本的使用方法如下:

#导入必要的模块  
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  
#产生测试数据  
x = np.arange(1,10)  
y = x  
fig = plt.figure()  
ax1 = fig.add_subplot(111)  
#设置标题  
ax1.set_title('Scatter Plot')  
#设置X轴标签  
plt.xlabel('X')  
#设置Y轴标签  
plt.ylabel('Y')  
#画散点图  
ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')  
#设置图标  
plt.legend('x1')  
#显示所画的图  
plt.show()  

 

结果如下:

Python中scatter函数参数用法详解

 

 

5、当scatter后面参数中数组的使用方法,如s,当s是同x大小的数组,表示x中的每个点对应s中一个大小,其他如c,等用法一样,如下:

(1)、不同大小

#导入必要的模块  
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  
#产生测试数据  
x = np.arange(1,10)  
y = x  
fig = plt.figure()  
ax1 = fig.add_subplot(111)  
#设置标题  
ax1.set_title('Scatter Plot')  
#设置X轴标签  
plt.xlabel('X')  
#设置Y轴标签  
plt.ylabel('Y')  
#画散点图  
sValue = x*10  
ax1.scatter(x,y,s=sValue,c='r',marker='x')  
#设置图标  
plt.legend('x1')  
#显示所画的图  
plt.show()  

 

Python中scatter函数参数用法详解

 


(2)、不同颜色

 

#导入必要的模块  
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  
#产生测试数据  
x = np.arange(1,10)  
y = x  
fig = plt.figure()  
ax1 = fig.add_subplot(111)  
#设置标题  
ax1.set_title('Scatter Plot')  
#设置X轴标签  
plt.xlabel('X')  
#设置Y轴标签  
plt.ylabel('Y')  
#画散点图  
cValue = ['r','y','g','b','r','y','g','b','r']  
ax1.scatter(x,y,c=cValue,marker='s')  
#设置图标  
plt.legend('x1')  
#显示所画的图  
plt.show()  


结果:

 Python中scatter函数参数用法详解

 

(3)、线宽linewidths

 

#导入必要的模块  
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  
#产生测试数据  
x = np.arange(1,10)  
y = x  
fig = plt.figure()  
ax1 = fig.add_subplot(111)  
#设置标题  
ax1.set_title('Scatter Plot')  
#设置X轴标签  
plt.xlabel('X')  
#设置Y轴标签  
plt.ylabel('Y')  
#画散点图  
lValue = x  
ax1.scatter(x,y,c='r',s= 100,linewidths=lValue,marker='o')  
#设置图标  
plt.legend('x1')  
#显示所画的图  
plt.show()  

Python中scatter函数参数用法详解

 

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