matplotlib scatter

简介

scatter 是 Matplotlib 库中的一个函数，用于绘制散点图。散点图是研究变量之间关系的常用方法之一，其中每个散点代表一个数据点，x轴和y轴分别代表两个变量，通过散点的分布可以观察变量之间的关系。

散点图可用于探索数据的分布、观察变量之间的线性关系、检测异常值以及展示聚类等。

本文将详细介绍 scatter 函数的使用方法和相关参数，并通过示例代码演示其作用。

scatter 函数的使用

函数原型

scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None,
    alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)

参数说明

x: x轴上的数值或数组
y: y轴上的数值或数组
s: 标记点的大小，默认为 20，可以为数值或数组
c: 标记点的颜色，默认为蓝色，可以为颜色字符串或颜色序列
marker: 标记点的形状，默认为圆点，可以为常用的标记点形状字符串
cmap: 颜色图谱，用于根据值链表生成颜色，默认为None，即使用默认的颜色图谱
norm: 用于归一化颜色数据的实例
vmin, vmax: 颜色图谱取值的下限和上限
alpha: 标记点的透明度，默认为 None，取值范围为[0,1]
linewidths: 标记点的边框线宽度，默认为 None
edgecolors: 标记点的边框颜色，默认为 None
plotnonfinite: 无效或非有限数值的点是否绘制，默认为 False
**kwargs: 其他参数

注意：当 x 和 y 为数组时，数组的长度必须相等。

示例代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
colors = np.random.rand(100)
sizes = np.random.randint(10, 100, size=100)

plt.scatter(x, y, s=sizes, c=colors, marker='o', alpha=0.5)
plt.colorbar()

plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Scatter Plot')
plt.show()