python繪圖系列文章目錄

往期python繪圖合集:
python繪制簡單的折線圖
python讀取excel中數(shù)據(jù)并繪制多子圖多組圖在一張畫布上
python繪制帶誤差棒的柱狀圖
python繪制多子圖并單獨(dú)顯示
python讀取excel數(shù)據(jù)并繪制多y軸圖像
python繪制柱狀圖并美化|不同顏色填充柱子
python隨機(jī)生成數(shù)據(jù)并用雙y軸繪制兩條帶誤差棒的折線圖
Python繪制帶誤差棒的柱狀圖漸變色填充含數(shù)據(jù)標(biāo)注(進(jìn)階)

一、簡介

Python 是一種極為流行的編程語言，它可以用于數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和可視化等多個(gè)領(lǐng)域。Matplotlib 是 Python 里最受歡迎的數(shù)據(jù)可視化庫之一，本文將介紹如何使用 Python 和 Matplotlib 繪制散點(diǎn)圖。我們將從數(shù)據(jù)生成開始，涵蓋繪圖的各個(gè)方面，包括設(shè)置坐標(biāo)軸范圍、刻度和標(biāo)簽字體樣式，以及調(diào)整圖例的字體和大小等。
首先，請確保已經(jīng)安裝了以下庫：

1. Python 3.x
2. NumPy
3. Matplotlib

如果您還沒有安裝這些庫，可以通過以下方式在命令行中安裝：

pip install numpy matplotlib

二、生成數(shù)據(jù)

在繪制散點(diǎn)圖之前，我們需要先生成一些數(shù)據(jù)。在本篇博文中，我們將生成三組隨機(jī)數(shù)據(jù)，代表全班的語文、數(shù)學(xué)和英語分?jǐn)?shù)。具體來說，我們將使用 numpy 庫的 random 模塊生成一組包含 1000 個(gè)整數(shù)的數(shù)組，代表每個(gè)學(xué)生的分?jǐn)?shù)。代碼如下：

import numpy as np

nscores = 1000  # 生成 1000 個(gè)學(xué)生的分?jǐn)?shù)數(shù)據(jù)
chinese_scores = np.random.randint(50, 100, size=nscores)
math_scores = np.random.randint(40, 90, size=nscores)
english_scores = np.random.randint(60, 100, size=nscores)

使用 numpy 庫的 random 模塊生成了三組隨機(jī)數(shù)據(jù)，分別代表全班的語文、數(shù)學(xué)和英語分?jǐn)?shù)。其中，randint() 函數(shù)用于生成指定范圍內(nèi)的隨機(jī)整數(shù)。這里我們將語文分?jǐn)?shù)限制在 50 到 100 之間（不包括 100），將數(shù)學(xué)分?jǐn)?shù)限制在 40 到 90 之間（不包括 90），將英語分?jǐn)?shù)限制在 60 到 100 之間（不包括 100）。

三、繪制散點(diǎn)圖

使用 Matplotlib 的 scatter() 函數(shù)繪制散點(diǎn)圖。具體來說，我們將使用 scatter() 函數(shù)三次，分別繪制語文分?jǐn)?shù)與數(shù)學(xué)分?jǐn)?shù)、語文分?jǐn)?shù)與英語分?jǐn)?shù)以及數(shù)學(xué)分?jǐn)?shù)與英語分?jǐn)?shù)之間的關(guān)系。代碼如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 創(chuàng)建畫布和子圖
fig, ax = plt.subplots()

# 繪制散點(diǎn)圖
ax.scatter(chinese_scores, math_scores, s=20, alpha=0.8, label='Chinese and Math')
ax.scatter(chinese_scores, english_scores, s=20, alpha=0.8, label='Chinese and English')
ax.scatter(math_scores, english_scores, s=20, alpha=0.8, label='Math and English')

# 展示圖形
plt.show()

解釋：用了 matplotlib.pyplot 模塊的 subplots() 函數(shù)創(chuàng)建了一個(gè)畫布和一個(gè)子圖。然后，我們分別調(diào)用了三次 scatter() 函數(shù)，傳遞了相應(yīng)的參數(shù)。其中，s 參數(shù)指定散點(diǎn)的大小，alpha 參數(shù)指定散點(diǎn)的透明度，label 參數(shù)指定每組數(shù)據(jù)的標(biāo)簽。

四、設(shè)置坐標(biāo)軸范圍、刻度和標(biāo)簽字體樣式

進(jìn)一步美化圖表，比如設(shè)置坐標(biāo)軸范圍、刻度和標(biāo)簽字體樣式

4.1 設(shè)置坐標(biāo)軸范圍

在散點(diǎn)圖中，通常需要設(shè)置坐標(biāo)軸的范圍以確保數(shù)據(jù)能夠顯示在圖表中。在 Matplotlib 中，我們可以使用 set_xlim() 和 set_ylim() 函數(shù)來設(shè)置 x 軸和 y 軸的范圍。例如，如果我們希望 x 軸的范圍在 0 到 100 之間，y 軸的范圍在 20 到 100 之間，那么可以按照以下方式修改代碼：

ax.set_xlim(0, 100)
ax.set_ylim(20, 100)

4.2 設(shè)置坐標(biāo)軸刻度

在散點(diǎn)圖中，可能需要設(shè)置不同的刻度大小以更好地展示數(shù)據(jù)。在 Matplotlib 中，我們可以使用 set_xticks() 和 set_yticks() 函數(shù)來設(shè)置 x 軸和 y 軸的刻度位置。例如，如果我們希望 x 軸和 y 軸每隔 10 個(gè)單位就顯示一個(gè)刻度，那么可以按照以下方式修改代碼：

ax.set_xticks(range(0, 101, 10))
ax.set_yticks(range(20, 101, 10))

4.3 設(shè)置坐標(biāo)軸標(biāo)簽字體樣式

在散點(diǎn)圖中，需要給 x 軸和 y 軸分別添加標(biāo)簽以說明數(shù)據(jù)含義。在 Matplotlib 中，我們可以使用 set_xlabel() 和 set_ylabel() 函數(shù)來添加標(biāo)簽，并使用 fontname 參數(shù)指定標(biāo)簽字體。例如，如果我們想要將 x 軸標(biāo)簽設(shè)置為“語文分?jǐn)?shù)”，將 y 軸標(biāo)簽設(shè)置為“數(shù)學(xué)分?jǐn)?shù)/英語分?jǐn)?shù)”，并將標(biāo)簽字體設(shè)置為 Times New Roman，那么可以按照以下方式修改代碼：

ax.set_xlabel('Chinese Scores', fontname='Times New Roman')
ax.set_ylabel('Math Scores / English Scores', fontname='Times New Roman')
for tick in ax.get_xticklabels():
    tick.set_fontname("Times New Roman")
for tick in ax.get_yticklabels():
    tick.set_fontname("Times New Roman")

五、完整代碼

得到了如下完整的代碼，其中包括數(shù)據(jù)生成、繪圖、設(shè)置坐標(biāo)軸范圍、刻度和標(biāo)簽字體樣式，以及調(diào)整圖例的字體和大小等步驟。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

font = {'family':'Times New Roman','size':14}
# 生成三組隨機(jī)數(shù)據(jù)，代表全班的語文、數(shù)學(xué)和英語分?jǐn)?shù)
nscores = 60  # 生成 60 個(gè)學(xué)生的分?jǐn)?shù)數(shù)據(jù)
chinese_scores = np.random.randint(50, 100, size=nscores)
math_scores = np.random.randint(40, 90, size=nscores)
english_scores = np.random.randint(60, 100, size=nscores)

# 創(chuàng)建畫布和子圖
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,5),dpi = 600)

# 繪制散點(diǎn)圖，并指定不同顏色、大小和透明度
x = np.arange(nscores)
y = x
s1 = 3*chinese_scores   # 大小與分?jǐn)?shù)相關(guān)
s2 = math_scores*2
s3 = english_scores *1
c1 = chinese_scores  # 顏色深淺與溫度相關(guān)
c2 = math_scores 
c3 = english_scores 
ax.scatter(chinese_scores, math_scores, s=s1, c=c1, cmap='coolwarm', norm=plt.Normalize(vmin=0, vmax=1), alpha=0.8, label='Chinese')
ax.scatter(chinese_scores, english_scores, s=s2, c=c2, cmap='PiYG', norm=plt.Normalize(vmin=0, vmax=1), alpha=0.8, label='Math')
ax.scatter(math_scores, english_scores, s=s3, c=c3, cmap='rainbow', norm=plt.Normalize(vmin=0, vmax=1), alpha=0.8, label='English')



# 設(shè)置坐標(biāo)軸范圍、刻度和標(biāo)簽字體樣式
ax.set_xlim(40, 100)
ax.set_ylim(40, 110)
ax.set_xticks(range(40, 110, 10))
ax.set_yticks(range(40, 110, 10))
plt.rcParams['font.family'] = 'serif'
plt.rcParams['font.size'] = 20
ax.set_xlabel('Chinese Scores', fontname='Times New Roman')
ax.set_ylabel('Math Scores / English Scores', fontname='Times New Roman')
for tick in ax.get_xticklabels():
    tick.set_fontname("Times New Roman")
for tick in ax.get_yticklabels():
    tick.set_fontname("Times New Roman")

ax.legend(ncol=3,loc=1,prop=font)
plt.tight_layout()
# plt.savefig('散點(diǎn)圖.jpg')
# 展示圖形
plt.show()

六、 運(yùn)行結(jié)果

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-549938.html

到了這里，關(guān)于python繪制散點(diǎn)圖|散點(diǎn)大小和顏色深淺由數(shù)值決定的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！