如何将 Matplotlib 散点图作为一组透明显示？

背景

Matplotlib 是 Python 中用于数据可视化的重要库之一，其中散点图是用于研究两个变量之间的关系的理想工具。有时候，我们需要将多个散点图叠加在一起以进行比较。然而，如果直接将所有的散点图绘制在一个坐标系中，则其可能会出现覆盖的情况。本文将介绍如何通过设置 alpha 参数，以透明的方式将多个散点图作为一组显示。

基础知识

在开始介绍如何将 Matplotlib 散点图作为一组显示之前，我们需要了解几个基本的知识点。

Matplotlib 散点图

在 Matplotlib 中，我们可以使用 scatter 函数绘制一个散点图，具体如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

plt.scatter(x, y)
plt.show()

以上代码将生成一个包含 100 个随机点的散点图。

Alpha 参数

Alpha 参数指的是图像的不透明度，取值范围为 0~1，其中 1 表示完全不透明，0 表示完全透明。

步骤

现在，我们将介绍如何将多个散点图作为一组透明的图像显示，具体步骤如下所示：

1. 生成散点图数据

为了方便演示，我们生成两组具有不同特征的数据：

x1 = np.random.rand(100)
y1 = np.random.rand(100)

x2 = np.random.normal(0.5, 0.1, 100)
y2 = np.random.normal(0.5, 0.1, 100)

x1 和 y1 是 100 个随机点，而 x2 和 y2 则是 100 个围绕在坐标轴中心点 (0.5, 0.5) 的正态分布随机点。

2. 绘制第一张散点图

我们首先使用 scatter 函数绘制第一张散点图，并设置其 alpha 参数为 0.5：

plt.scatter(x1, y1, alpha=0.5)

3. 绘制第二张散点图

接着，我们再绘制第二张散点图，并同样将其 alpha 参数设置为 0.5：

plt.scatter(x2, y2, alpha=0.5)

4. 显示图像

最后，我们将两张散点图绘制在一起，并显示图像：

plt.show()

完整的代码如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x1 = np.random.rand(100)
y1 = np.random.rand(100)

x2 = np.random.normal(0.5, 0.1, 100)
y2 = np.random.normal(0.5, 0.1, 100)

# 绘制第一张散点图
plt.scatter(x1, y1, alpha=0.5)

# 绘制第二张散点图
plt.scatter(x2, y2, alpha=0.5)

# 显示图像
plt.show()