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Python中用scatter函数绘制散点图的例子

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简介：
本示例展示了如何使用Python中的matplotlib库来创建散点图。通过scatter函数，您可以轻松地可视化数据集间的关联，并自定义图表的颜色、大小和透明度等属性。 以下是代码的简化版本： ```python # coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt x_values = [1, 2, 3, 4, 5] y_values = [1, 4, 9, 16, 25] plt.scatter(x_values, y_values, s=100) plt.title(Scatter pic, fontsize=24) plt.xlabel(Value, fontsize=14) plt.ylabel(Scatter of Value, fontsize=14) # 设置刻度标记的大小 plt.tick_params(labelsize=14) ``` 注意：`tick_param` 应为 `tick_params`，并且为了设置刻度标记的大小，需要添加参数如 `labelsize=14`。

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  • Python中用scatter函数绘制散点图的例子
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    本篇文章通过实例讲解如何在Python中使用matplotlib库的scatter函数来绘制各种效果的散点图，适合初学者参考学习。 在Python的数据可视化领域，`matplotlib`库是常用的一个工具，其中的`pyplot`模块提供了丰富的图形绘制函数。本段落将深入探讨如何使用`scatter`函数在Python中绘制散点图，并结合给定实例来详细解释各个参数的含义及用法。 散点图是一种常用的数据可视化方法，它通过二维坐标系中的点表示两个变量之间的关系，每个点的位置由对应的变量值决定。在Python中，可以利用`matplotlib.pyplot.scatter()`函数创建这样的图表。下面我们将分析这个函数的具体使用方式。 首先需要导入`matplotlib.pyplot`模块，并将其别名为`plt`： ```python import matplotlib.pyplot as plt ``` 接着定义两个列表：`x_values`和`y_values`，它们分别代表X轴与Y轴上的数据点。例如： ```python x_values = [1, 2, 3, 4, 5] y_values = [1, 4, 9, 16, 25] ``` 然后调用`plt.scatter()`函数，传入这两个列表作为参数来创建散点图。此外，通过设置`s=100`这样的选项可以调整每个点的大小： ```python plt.scatter(x_values, y_values, s=100) ``` 为了增加图表的信息量和可读性，我们可以添加标题及坐标轴标签。例如使用以下代码来指定这些元素的具体内容： ```python plt.title(Scatter pic, fontsize=24) # 设置图表的标题 plt.xlabel(Value, fontsize=14) # 设定X轴的名称 plt.ylabel(Scatter of Value, fontsize=14) ``` 通过`plt.tick_params()`函数可以调整坐标轴刻度样式的设置，如同时影响X和Y两个方向上的主要刻度，并指定其标签字体大小： ```python plt.tick_params(axis=both, which=major, labelsize=14) # 调整主刻度的样式 ``` 最后使用`plt.show()`命令来展示所创建的图形。 以上代码段展示了如何利用`matplotlib`中的`scatter`函数绘制散点图。在实际应用中，可以根据需求调整数据点的颜色、透明度和形状等属性，并且可以添加更多的数据集以形成多组散点图，以便更直观地展现复杂的数据关系。通过这种方式，我们可以快速识别出两个变量之间的关联模式（如线性趋势）、聚集或离群值等情况，这对于数据分析与探索来说至关重要。
     
  • Python中用scatter函数绘制散点图的例子
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    本示例展示了如何使用Python中的matplotlib库来创建散点图。通过scatter函数，您可以轻松地可视化数据集间的关联，并自定义图表的颜色、大小和透明度等属性。 以下是代码的简化版本： ```python # coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt x_values = [1, 2, 3, 4, 5] y_values = [1, 4, 9, 16, 25] plt.scatter(x_values, y_values, s=100) plt.title(Scatter pic, fontsize=24) plt.xlabel(Value, fontsize=14) plt.ylabel(Scatter of Value, fontsize=14) # 设置刻度标记的大小 plt.tick_params(labelsize=14) ``` 注意：`tick_param` 应为 `tick_params`，并且为了设置刻度标记的大小，需要添加参数如 `labelsize=14`。
     
  • 利用matplotlib的scatter函数绘制散点图
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    本教程详细介绍了如何使用Python中的matplotlib库来创建和定制散点图。通过scatter()函数，用户可以轻松地分析数据之间的关系，并通过颜色、大小等属性进行可视化增强。适合数据分析初学者学习实践。 ### 使用 Matplotlib 中的 scatter 方法绘制散点图 #### 一、简介与基本概念 散点图是一种展示两个变量之间关系的数据可视化方法，在数据分析、统计学以及机器学习领域非常常见。通过散点图，我们可以直观地分析数据之间的分布趋势、关联程度和异常值等。 Python 的 Matplotlib 库提供了丰富的绘图功能，其中包括 `scatter` 方法用于创建散点图。本段落将详细介绍如何使用该方法，并提供实际示例来帮助理解其应用。 #### 二、基本用法 ##### 1. 最简单的绘制方式 假设我们有一组数据如下： ``` 0 746403 1 1263043 2 982360 3 1202602 ``` 其中，第一列表示 X 坐标，第二列表示 Y 坐标。接下来我们将使用 Python 编写代码来绘制这些数据点。 ```python import matplotlib.pyplot as plt def plot_simple_scatter(): x = [0, 1, 2, 3] y = [746403, 1263043, 982360, 1202602] plt.scatter(x, y) plt.xlabel(X) plt.ylabel(Y) plt.title(Simple Scatter Plot) plt.show() plot_simple_scatter() ``` 这段代码定义了一个名为 `plot_simple_scatter` 的函数，该函数创建并显示一个简单的散点图。 #### 三、更高级的绘制方式 接下来我们将通过一组复杂的数据集来展示如何使用 Matplotlib 创建更加美观和信息丰富的散点图。假设数据如下： - 第一列：每年飞行常客里程数（Distance） - 第二列：玩视频游戏所花费时间百分比（Video Game Rate） - 第三列：每周冰淇淋消费量（Ice Cream Liters） - 第四列：标签值，表示不同的人群类别 具体数据格式如下： ``` 409208.32697 60.95395 2 144887.15346 91.67390 2 260521.44187 10.80512 1 75136 3.14739 0.42896 1 ``` 我们将使用这些数据来绘制散点图，并为不同的标签分配不同的颜色和大小。 ```python import matplotlib.pyplot as plt def plot_advanced_scatter(): file_path = pathtoyourdataset.txt label1X, label1Y, label2X, label2Y, label3X, label3Y = [], [], [], [], [], [] with open(file_path) as f: for line in f: lines = line.strip().split() if len(lines) != 4: continue distance, rate, _, label = lines if int(label) == 1: label1X.append(float(distance)) label1Y.append(float(rate)) elif int(label) == 2: label2X.append(float(distance)) label2Y.append(float(rate)) elif int(label) == 3: label3X.append(float(distance)) label3Y.append(float(rate)) plt.figure(figsize=(8, 5), dpi=80) axes = plt.subplot(111) label1 = axes.scatter(label1X, label1Y, s=20, c=red, label=Dont Like) label2 = axes.scatter(label2X, label2Y, s=40, c=green, label=Attraction Common) label3 = axes.scatter(label3X, label3Y, s=50, c=blue, label=Attraction Perfect) plt.xlabel(Every Year Fly Distance) plt.ylabel(Play Video Game Rate) plt.legend(loc=2) plt.title(Advanced Scatter Plot) plt.show() plot_advanced_scatter() ``` 此段代码展示了如何根据不同的标签对数据进行分类，并为每一类分配特定的颜色和大小，使得图表更加易于理解。 #### 四、scatter 函数详解 `scatter` 函数提供了一系列参数来定制散点图的样式。以下是 `scatter` 函数的基本签名： ```python def scatter(self, x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None): ``` - **x**, **y**: 数据点的 X 和 Y 坐标。 - **s**: 点的大小
     
  • 利用matplotlib的scatter函数绘制散点图
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    本教程介绍如何使用Python的Matplotlib库中的scatter函数来创建和定制高质量的散点图，帮助读者直观地展示数据间的分布关系。 本段落实例展示了如何使用matplotlib中的scatter方法绘制散点图。 1、最简单的绘制方式 在数据分析过程中，经常需要绘制散点图来表示数据之间的关系。Python中常用的绘图工具是matplotlib，其scatter函数可以方便地实现这一需求。下面我们将通过一个例子展示如何用它来画出最基础的散点图。 假设我们的数据格式如下： 0 746403 1 1263043 2 982360 3 1202602 其中第一列代表X坐标，第二列表示Y坐标。接下来我们将使用这些数据绘制散点图。 首先导入matplotlib库： ```python import matplotlib.pyplot as plt ``` 然后根据实际的数据进行绘图操作。
     
  • 利用Python和Matplotlib模块的scatter函数绘制散点图示例
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    本篇文章将详细介绍如何使用Python编程语言及其可视化库Matplotlib中的scatter函数来创建高质量的散点图表。通过具体实例分析帮助读者掌握数据展示技巧，使复杂的数据关系变得直观易懂。 在Python编程中，数据可视化是数据分析和科学计算的重要组成部分之一，并且`matplotlib`库是最常用的绘图工具。本段落将详细介绍如何使用`matplotlib`中的`scatter()`方法来绘制散点图，并通过一个具体的示例进行解析。 散点图是一种用于展示两个变量之间关系的图形，在这种图表中，每个数据对都用一个单独的点表示，横坐标和纵坐标分别代表不同的变量。利用`matplotlib.pyplot.scatter()`函数可以创建此类散点图，该方法接受多个参数来定制图像样式与外观。 首先我们需要导入必要的库： ```python import matplotlib.pyplot as plt ``` 接下来定义包含一组数值的列表`y`，其长度决定了散点的数量；同时我们还会初始化一个空列表`x`，并利用循环将索引乘以5填入其中。这样我们就有了两个变量对应的值。 绘制图表的关键步骤如下： ```python plt.scatter(x, y, s=16, c=red, marker=o) ``` 这里参数`s`定义了点的大小，而`c`则指定了颜色，最后`marker`设定了形状。在这个例子中我们设置了大小为16像素、红色和圆形标记。 为了提高图形的可读性，我们可以添加标题与轴标签： ```python plt.title(Numbers, fontsize=12) plt.xlabel(X, fontsize=12) plt.ylabel(Y, fontsize=12) ``` 这些函数可以分别设置图表标题以及x、y轴标签，并且指定字体大小。 调整刻度标记的尺寸及坐标范围也很重要，这可以通过以下方法实现： ```python plt.tick_params(axis=both, which=major, labelsize=10) plt.axis([0, 380, 0, 180]) ``` `tick_params()`函数用于改变刻度标签大小；而`axis()`则用来设置x和y轴的显示范围。 最后，我们通过调用`plt.show()`来展示最终绘制完成的散点图。 本段落例中展示了如何使用`matplotlib`中的`scatter()`方法创建散点图，并讲解了定制图表样式与细节的方法。这在数据探索及分析工作中非常有用，帮助用户直观理解两个变量之间的关系。结合数值运算和图形绘制功能，Python编程能为数据分析提供更丰富的视角和支持。
     
  • 利用Python和Matplotlib绘制基于人口分布的散点图(Scatter)【100010097】
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    本项目旨在通过Python编程语言及Matplotlib库，创建一个展示特定地区人口分布情况的散点图，帮助用户直观了解数据背后的地理与社会经济信息。项目编号为100010097。 该压缩文件包含全球人口分布数据。基于 Sanic 实现一个查询服务，功能包括：根据给定的经纬度范围查询人口总数，并以 JSON 格式返回结果；不允许使用数据库存储数据，仅能通过文件方式保存数据；可以对现有数据进行预处理来加快查询速度，尽量提高效率。此外，该服务还需支持 GeoJSON 规范下的多边形参数格式（每次只允许一个凸多边形范围的查询）。 针对上述查询服务，还需要开发一个客户端用于发送请求并接收返回的数据。在获取到所需数据后，使用 Matplotlib 库中的散点图功能进行可视化展示：横轴代表经度值，纵轴表示纬度数值。
     
  • 用Python绘制散点图
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    本教程详细介绍了如何使用Python编程语言和其流行的库matplotlib来创建专业的散点图。通过简单的步骤演示数据可视化的基本技巧，帮助初学者掌握图表制作方法。 对于想学习Python的初学者来说，使用Python调用OpenCV库来导入和显示图像应该会很有帮助。
     
  • Python学习中的Matplotlib散点图绘制示例
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    本教程详细介绍了如何使用Python的Matplotlib库来绘制美观且信息丰富的散点图。通过简单的步骤和代码示例，帮助初学者掌握数据可视化技巧。 要绘制单个点可以使用函数scatter()并传递一对x和y坐标，在指定位置上会显示一个点。例如： ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(2, 4) plt.show() ``` 为了使输出更加清晰，我们还可以对图形样式进行设置，比如添加标题、给轴加上标签等。 下面是如何使用scatter()函数绘制一系列散点图的示例代码： ```python import matplotlib.pyplot as plt x_values = range(1, 6) # 定义x轴取值范围为从1到5 y_values = [x*x for x in x_values] # y轴的数据是每个x值平方的结果 plt.scatter(x_values, y_values) plt.show() ```
     
  • Python Scatter函数使用示例详解
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    本文将详细介绍如何在Python中利用matplotlib库中的scatter函数来绘制散点图，并通过具体示例展示其参数设置和功能应用。 本段落主要介绍了Python的scatter函数用法，并通过示例代码进行了详细讲解。内容对学习或工作中使用该函数具有参考价值，有需要的朋友可以参阅。
     
  • 使用Python和Plotly绘制散点图
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    本教程介绍如何利用Python编程语言结合Plotly库来创建动态、交互式的散点图。通过简单易懂的示例代码，帮助读者快速掌握数据可视化技能。 Plotly 是一个著名的开源数据可视化框架，能够创建可在浏览器显示的HTML文件来展示数据，并实现多种图表和地图的视觉效果。这里主要讲解如何使用 Plotly 绘制散点图的相关信息。Plotly 的底层绘图技术基于 plotly.js，后者是利用 D3.sj、stack.gl 和 SVG 在网页上用 JavaScript 实现类似 MATLAB 和 Python Matplotlib 的图形展示功能。安装 Plotly 模块可以通过命令 `pip install plotly` 完成。离线使用 Plotly 可以采用两种方法：plotly.offline.plot()和plotly.offline.iplot()。