Matplotlib 散点图
我们可以使用 pyplot 中的 scatter() 方法来绘制散点图。
scatter() 方法语法格式如下：
matplotlib.pyplot.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，y：长度相同的数组，也就是我们即将绘制散点图的数据点，输入数据。
s：点的大小，默认 20，也可以是个数组，数组每个参数为对应点的大小。
c：点的颜色，默认蓝色 'b'，也可以是个 RGB 或 RGBA 二维行数组。
marker：点的样式，默认小圆圈 'o'。
cmap：Colormap，默认 None，标量或者是一个 colormap 的名字，只有 c 是一个浮点数数组的时才使用。如果没有申明就是 image.cmap。
norm：Normalize，默认 None，数据亮度在 0-1 之间，只有 c 是一个浮点数的数组的时才使用。
vmin，vmax：：亮度设置，在 norm 参数存在时会忽略。
alpha：：透明度设置，0-1 之间，默认 None，即不透明。
linewidths：：标记点的长度。
edgecolors：：颜色或颜色序列，默认为 'face'，可选值有 'face', 'none', None。
plotnonfinite：：布尔值，设置是否使用非限定的 c ( inf, -inf 或 nan) 绘制点。
**kwargs：：其他参数。
以下实例 scatter() 函数接收长度相同的数组参数，一个用于 x 轴的值，另一个用于 y 轴上的值：
实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np.array([1, 4, 9, 16, 7, 11, 23, 18])
plt.scatter(x, y)
plt.show()
显示结果如下：
设置图标大小：
实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np.array([1, 4, 9, 16, 7, 11, 23, 18])
sizes = np.array([20,50,100,200,500,1000,60,90])
plt.scatter(x, y, s=sizes)
plt.show()
显示结果如下：
自定义点的颜色：
实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np.array([1, 4, 9, 16, 7, 11, 23, 18])
colors = np.array(["red","green","black","orange","purple","beige","cyan","magenta"])
plt.scatter(x, y, c=colors)
plt.show()
显示结果如下：
设置两组散点图：
实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
plt.scatter(x, y, color = 'hotpink')
x = np.array([2,2,8,1,15,8,12,9,7,3,11,4,7,14,12])
y = np.array([100,105,84,105,90,99,90,95,94,100,79,112,91,80,85])
plt.scatter(x, y, color = '#88c999')
plt.show()
显示结果如下：
使用随机数来设置散点图：
实例
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 随机数生成器的种子
np.random.seed(19680801)
N = 50
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
colors = np.random.rand(N)
area = (30 * np.random.rand(N))**2 # 0 to 15 point radii
plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5) # 设置颜色及透明度
plt.title("Scatter Test") # 设置标题
plt.show()
显示结果如下：
颜色条 Colormap
Matplotlib 模块提供了很多可用的颜色条。
颜色条就像一个颜色列表，其中每种颜色都有一个范围从 0 到 100 的值。
下面是一个颜色条的例子：
设置颜色条需要使用 cmap 参数，默认值为 'viridis'，之后颜色值设置为 0 到 100 的数组。
实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
colors = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 45, 50, 55, 60, 70, 80, 90, 100])
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis')
plt.show()
显示结果如下：
如果要显示颜色条，需要使用 plt.colorbar() 方法：
实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
colors = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 45, 50, 55, 60, 70, 80, 90, 100])
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.show()
显示结果如下：
换个颜色条参数， cmap 设置为 afmhot_r：
实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
colors = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 45, 50, 55, 60, 70, 80, 90, 100])
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='afmhot_r')
plt.colorbar()
plt.show()
显示结果如下：
颜色条参数值可以是以下值：
颜色名称 保留关键字
Accent
Accent_r
Blues
Blues_r
BrBG
BrBG_r
BuGn
BuGn_r
BuPu
BuPu_r
CMRmap
CMRmap_r
Dark2
Dark2_r
GnBu
GnBu_r
Greens
Greens_r
Greys
Greys_r
OrRd
OrRd_r
Oranges
Oranges_r
PRGn
PRGn_r
Paired
Paired_r
Pastel1
Pastel1_r
Pastel2
Pastel2_r
PiYG
PiYG_r
PuBu
PuBu_r
PuBuGn
PuBuGn_r
PuOr
PuOr_r
PuRd
PuRd_r
Purples
Purples_r
RdBu
RdBu_r
RdGy
RdGy_r
RdPu
RdPu_r
RdYlBu
RdYlBu_r
RdYlGn
RdYlGn_r
Reds
Reds_r
Set1
Set1_r
Set2
Set2_r
Set3
Set3_r
Spectral
Spectral_r
Wistia
Wistia_r
YlGn
YlGn_r
YlGnBu
YlGnBu_r
YlOrBr
YlOrBr_r
YlOrRd
YlOrRd_r
afmhot
afmhot_r
autumn
autumn_r
binary
binary_r
bone
bone_r
brg
brg_r
bwr
bwr_r
cividis
cividis_r
cool
cool_r
coolwarm
coolwarm_r
copper
copper_r
cubehelix
cubehelix_r
flag
flag_r
gist_earth
gist_earth_r
gist_gray
gist_gray_r
gist_heat
gist_heat_r
gist_ncar
gist_ncar_r
gist_rainbow
gist_rainbow_r
gist_stern
gist_stern_r
gist_yarg
gist_yarg_r
gnuplot
gnuplot_r
gnuplot2
gnuplot2_r
gray
gray_r
hot
hot_r
hsv
hsv_r
inferno
inferno_r
jet
jet_r
magma
magma_r
nipy_spectral
nipy_spectral_r
ocean
ocean_r
pink
pink_r
plasma
plasma_r
prism
prism_r
rainbow
rainbow_r
seismic
seismic_r
spring
spring_r
summer
summer_r
tab10
tab10_r
tab20
tab20_r
tab20b
tab20b_r
tab20c
tab20c_r
terrain
terrain_r
twilight
twilight_r
twilight_shifted
twilight_shifted_r
viridis
viridis_r
winter
winter_r
REF
https://www.runoob.com/matplotlib/matplotlib-scatter.html
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