Matplotlib 绘制散点图

阅读更多：Matplotlib 教程

介绍

Matplotlib是一个Python绘图库，可以绘制各种类型的图形，包括散点图、线图、条形图、饼图等。其中散点图可以用于展示数据点的分布和相关性。

Matplotlib有许多可视化参数，让我们可以自定义我们的图表。在本文中，我们将专注于如何用Matplotlib绘制散点图。

创建散点图

使用Matplotlib创建散点图的第一步是导入必要的库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

我们将使用下面的代码定义一些随机的x,y数据点：

np.random.seed(0)  # 使每次运行生成的随机数相同
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)

接下来，让我们用Matplotlib绘制这些点：

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

我们可以看到，Matplotlib自动设置了缩放比例，使所有点都能在图表中合适地展示。我们还可以自定义图表的大小、标题和标签，以及点的形状、颜色和大小。

自定义散点图

调整图表大小

我们可以使用plt.figure()指定图表的大小以及其他参数，例如标题和轴标签。下面的示例中，我们将图表大小设置为6×6英寸，标题设置为“Random Scatterplot”，横轴标签设置为“X values”，纵轴标签设置为“Y values”：

plt.figure(figsize=(6,6))
plt.scatter(x, y)
plt.title('Random Scatterplot')
plt.xlabel('X values')
plt.ylabel('Y values')
plt.show()

指定颜色和形状

Matplotlib支持多种点的颜色和形状。我们可以使用不同的颜色和形状来区分不同的数据点。下面的示例中，我们将点的颜色设置为“red”、形状设置为“x”，点的大小设置为50：

plt.figure(figsize=(6,6))
plt.scatter(x, y, color='red', marker='x', s=50)
plt.title('Random Scatterplot')
plt.xlabel('X values')
plt.ylabel('Y values')
plt.show()

设置点大小

我们也可以根据数据点的值来设置点的大小。我们可以使用一个浮点数组来指定点的大小，或使用Matplotlib内置的scatter()函数的s参数来指定点的大小。下面的示例中，我们使用一个大小不同的数组指定点的大小：

plt.figure(figsize=(6,6))
sizes = 1000*np.random.rand(50)
plt.scatter(x, y, s=sizes)
plt.title('Random Scatterplot')
plt.xlabel('X values')
plt.ylabel('Y values')
plt.show()

为数据点添加标签

我们还可以为散点图中的数据点添加文本标签，以便更好地展示数据。下面的示例中，我们给随机的一些点添加了标签：

plt.figure(figsize=(6,6))
sizes = 1000*np.random.rand(50)
plt.scatter(x, y, s=sizes)
plt.title('Random Scatterplot')
plt.xlabel('X values')
plt.ylabel('Y values')
# 为一些点添加标签
plt.text(x[0]-0.05, y[0]+0.03, "Point 1")
plt.text(x[10]+0.03, y[10]-0.05, "Point 11")
plt.text(x[20]+0.03, y[20]+0.03, "Point 21")
plt.text(x[30]-0.05, y[30]-0.05, "Point 31")
plt.show()

绘制一条线

有时，我们希望在散点图上绘制一条线来表示数据的线性趋势。Matplotlib提供了plot()函数来绘制一条线。下面的示例中，我们在散点图上绘制了一条线：

plt.figure(figsize=(6,6))
sizes = 1000*np.random.rand(50)
plt.scatter(x, y, s=sizes)
plt.plot([0,1], [0,1], color='gray')
plt.title('Random Scatterplot with Line')
plt.xlabel('X values')
plt.ylabel('Y values')
plt.show()

错误

在使用Matplotlib绘制散点图时，有时会遇到错误。下面是一些可能出现的错误，以及解决方法：

未找到模块

ModuleNotFoundError: No module named 'matplotlib'

这种错误通常是因为您没有正确安装Matplotlib导致的。您可以使用以下命令安装Matplotlib：

pip install matplotlib

颜色和形状无效

ValueError: Unrecognized marker style ['X', 'O', 'm', 'b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k']

这种错误通常是因为您使用了无效的颜色或形状。Matplotlib只支持marker='.'、marker=','、marker='o'、marker='v'等有限的可供选择的形状。如果您要使用其他形状，请参考Matplotlib文档。

中文乱码

如果您在Matplotlib中使用了中文，可能会遇到中文乱码的问题。您可以使用以下方法来解决该问题：

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

这将使用中文的SimHei字体来显示标签，并取消负号的显示问题。

无法生成图表

如果您的Matplotlib散点图不显示或无法生成，请尝试使用以下方法：

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')

这将使用TkAgg导出器来生成图表，并解决可能出现的问题。

总结

本文介绍了如何使用Matplotlib绘制散点图，并介绍了如何自定义散点图的大小、颜色、形状、大小和标签，以及如何绘制一条线来表示数据的线性趋势。我们还解决了可能出现的一些问题和错误。