Matplotlib 散点图的透明度调整

在Matplotlib中，散点图是数据可视化中常用的展示数据分布的图形之一，然而在一些特殊的情况下，我们需要将散点图的透明度进行调整，以实现更好的展示效果。

阅读更多：Matplotlib 教程

散点图透明度的概念

散点图的透明度指的是散点本身的不透明程度，通常使用alpha参数用来调整散点的透明度。alpha参数取值范围为0（完全透明）到1（完全不透明）之间的浮点数。

散点图透明度的应用

散点图的透明度调整在数据可视化中非常常用，例如：

同一散点图中不同类型数据的透明度区分

在同一个散点图中，有时我们需要将不同类型的数据以不同的颜色展示，但是又不希望看起来非常杂乱。这时候，我们可以通过调整散点的透明度，让颜色深度不同的数据呈现出不同的透明度，达到区分不同的效果。

例如，在如下的代码中，我们为iris数据集的三个类别分别指定了不同的颜色，并通过调整alpha参数，让不同颜色的点组成一个整体，而不是显得杂乱无章：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()

# 指定三个类别的颜色
colors = ['red', 'green', 'blue']

# 绘制散点图
for i in range(3):
    plt.scatter(iris.data[iris.target == i, 0], iris.data[iris.target == i, 1], c=colors[i], alpha=0.5)

plt.show()

不同散点图之间的透明度区分

有时候，我们需要将不同的散点图叠加在一起，以展示来自不同数据集的散点图分布情况。此时，可以通过调整散点图的透明度，让重叠部分呈现出不同的颜色，以便更好地区分不同的数据集。

例如，在如下代码中，我们为两个不同的数据集分别绘制了散点图，并调整了它们的透明度。这样，两个数据集的散点图在重叠的部分呈现出来的颜色是不同的，以便区分：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成两个数据集
x1 = np.random.normal(0, 1, 100)
y1 = np.random.normal(0, 1, 100)

x2 = np.random.normal(2, 1, 100)
y2 = np.random.normal(2, 1, 100)

# 绘制散点图
plt.scatter(x1, y1, c='red', alpha=0.5)
plt.scatter(x2, y2, c='green', alpha=0.5)

plt.show()

Matplotlib中散点图透明度的调整方法

在Matplotlib中，调整散点图的透明度非常简单，只需要将scatter函数中的alpha参数设置为合适的值即可。

例如，在如下代码中，我们为iris数据集的三个类别分别指定了不同的颜色，并通过调整alpha参数，让不同颜色的点组成一个整体，而不显得杂乱无章：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()

# 指定三个类别的颜色
colors = ['red', 'green', 'blue']

# 绘制散点图
for i in range(3):
    plt.scatter(iris.data[iris.target == i, 0], iris.data[iris.target == i, 1], c=colors[i], alpha=0.5)

plt.show()

同时，我们也可以通过调整散点的大小和颜色等参数，进一步优化散点图的展示效果。