python怎么画一维散点图？小白求解！散点图怎么画啊？

基本代码如下：

成都创新互联凭借在网站建设、网站推广领域领先的技术能力和多年的行业经验，为客户提供超值的营销型网站建设服务，我们始终认为：好的营销型网站就是好的业务员。我们已成功为企业单位、个人等客户提供了成都做网站、成都网站建设、成都外贸网站建设服务，以良好的商业信誉，完善的服务及深厚的技术力量处于同行领先地位。

这里使用numpy包的random函数随机生成1000组数据，然后通过scatter函数绘制了散点图。

重点其实在于scatter函数。

x,y 形如shape(n,)的数组，可选值，

s 点的大小（也就是面积）默认20

c 点的颜色或颜色序列，默认蓝色。其它如c = 'r' (red); c = 'g' (green); c = 'k' (black) ; c = 'y'(yellow)

marker 形状，可选值，默认是圆

如果需要其他的，可搜索matplotlib的官网，在官网中搜索markers，选择第一个结果。

alpha：标量，可选，默认值：无， 0（透明）和1（不透明）之间的alpha混合值

示例alpha = 0.5

edgecolors，顾名思义，边缘颜色或颜色序列，可选值，默认值：None

python数据可视化--matplotlib绘制散点图

'''

s:

size的缩写，设置散点的大小。若是给定一个数值，则所有点的大小一致；若是给定一个数组，则每个点的大小不同。

c:

color的缩写，设置散点的颜色。若只有一个值，则所有的点设置为同一个颜色，若给定一个颜色数组，则不同的点可以设置成不同的颜色，若给定浮点数的数组，则映射到相应的颜色。

marker:

用于设置散点的标记，用法与折线图的marker参数一对称，具体参考《python数据可视化--matplotlib绘制折线图(2)》对marker的详细介绍。

cmap:

表示数据点的颜色映射表，仅当参数c为浮点数的数组时才可用。cmap需要花很大的篇幅进行介绍，往后再详细讲解，在此先按下不表。

norm:

表示数据的亮度，取值范围在0~1，只有c是一个浮点数的数组的时候才使用。

alpha:

表示数据的透明度，取值范围在0~1。

linewidths:表示数据点边缘的宽度。

edgecolors:表示数据点边缘的颜色。

'''

'''

颜色映射是一系列颜色，从起始颜色渐变到结束颜色，可用于突出数据的规律

例如，交钱的颜色显示较小的值，较深的颜色显示较大的值

'''

Python实现彩色散点图绘制（利用色带对散点图进行颜色渲染）

接受自己的普通，然后全力以赴的出众，告诉自己要努力，但不要着急....

当然， 这个结果并不是我真正想要的，Pass, 太丑了！

好吧，安排，我们先看下实现后的效果！

这个效果自然就比之前的好多了！

实现python散点图绘制需要用到matplotlib库， matplotlib库是专门用于可视化绘图的工具库；学习一个新的库当然看官方文档了：

实现思路：

matplotlib.pyplot.scatter() 函数是专门绘制散点图的函数：

matplotlib.pyplot.scatter ( x, y , s=None , c=None , marker=None , cmap=None , norm=None , vmin=None , vmax=None , alpha=None , linewidths=None , verts=None , edgecolors=None , ***, data=None , ** kwargs ) **

plt.scatter(observation, estimate, c=Z1, cmap=colormap, marker=".", s=marker_size, norm=colors.LogNorm(vmin=Z1.min(), vmax=0.5 * Z1.max()))

其中：

1、c参数为计算的散点密度；

2、cmap为色带（matplotlib里面自带了很多色带可供选择）,参见：

3、由于计算的散点密度数值大小分散，因此利用norm参数对散点密度Z1进行归一化处理(归一化方式很多，参见colors类)，并给归一化方式设置色带刻度的最大最小值vmin和vmax(一般这两个参数就是指定散点密度的最小值和最大值)，这样就建立起了密度与色带的映射关系。

（这里的结果与前面展示的相比改变了计算散点密度的半径：radius = 3以及绘制散点图的散点大小marksize）

作者能力水平有限，欢迎各位批评指正！

新闻名称：python画散点图函数 python散点图绘制函数
当前链接：http://kswjz.com/article/hjigio.html