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Python Matplotlib數(shù)據(jù)可視化繪圖之（三）————散點圖

2年前作者：北極熊在南極_whl分類：Toy博客閱讀(27)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了Python Matplotlib數(shù)據(jù)可視化繪圖之（三）————散點圖。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

文本

前言

本文我們主要介紹利用Python中的Matplotlib模塊進行幾種散點圖的畫法，包括整張圖片只有一種顏色的不分組散點圖、整張圖片有好幾種顏色的不分組散點圖、整張圖片有好幾種顏色的分組散點圖等。

一、所用到的模塊

主要利用Python中的Matplotlib模塊完成該功能。

二、單一顏色的普通不分組散點圖

1.示例數(shù)據(jù)如下

表格如下（示例）：

班別	語文成績(分/100分制)
甲班	80
	90
	75
	65
	85
	95
	100
	100
	80
	70
	90
	95
	85
	86
	92
	90
	95
	90
	85
	100
乙班	60
	70
	80
	65
	75
	80
	73
	75
	85
	90
	95
	65
	70
	75
	80
	85
	95
	85
	80
	70
丙班	60
	80
	100
	100
	100
	100
	90
	95
	95
	95
	85
	95
	95
	95
	95
	80
	95
	90
	90
	90

現(xiàn)在需要把表格中的數(shù)據(jù)繪制成散點圖，從而進一步分析每個班級的學生成績情況。

2.代碼如下

2.1 代碼如下（示例）：

2.1.1 Case1：

import matplotlib.pyplot as plt

# 設置字體, 解決中文亂碼問題
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
# 解決圖像中的'-'負號的亂碼問題
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# A班的語文成績
ClassA_C = [80, 90, 75, 65, 85, 95, 100, 100, 80, 70, 90, 95, 85, 86, 92, 90, 95, 90, 85, 100]
# B班的語文成績
ClassB_C = [60, 70, 80, 65, 75, 80, 73, 75, 85, 90, 95, 65, 70, 75, 80, 85, 95, 85, 80, 70]
# C班的語文成績
ClassC_C = [60, 80, 100, 100, 100, 100, 90, 95, 95, 95, 85, 95, 95, 95, 95, 80, 95, 90, 90, 90]

fig = plt.figure(figsize=(8, 6), facecolor='#B0C4DE')
ax = fig.add_subplot(facecolor='white')

# 橙綠藍
color_list = ['#FF8C00', '#00FF00', '#0000FF']

x_labels = ['甲班', '乙班', '丙班']
x_loc = [1, 2, 3]

scatter_plot_data = [ClassA_C, ClassB_C, ClassC_C]

# 每個數(shù)據(jù)(scatter_plot_data里面的每個數(shù)據(jù))對應的x軸的坐標值
spotx = []
for i, j in zip(x_loc, range(len(scatter_plot_data))):
    spotx_tmp = [i] * len(scatter_plot_data[j])
    spotx.append(spotx_tmp)

ax.scatter(spotx, scatter_plot_data, c=color_list[0], s=30)

ax.grid(True, ls=':', color='b', alpha=0.3)
plt.title('甲乙丙各班語文成績Scatter_chart分析', fontweight='bold')
ax.set_xticks(x_loc)
ax.set_xticklabels(x_labels, rotation=90)
ax.set_ylabel('分數(shù)/百分制', fontweight='bold')

# 設置x, y坐標軸的刻度標簽字體加粗
plt.xticks(weight='bold')
plt.yticks(weight='bold')

fig.tight_layout()
plt.show()

輸出結(jié)果如下：

python散點圖,matplotlib,python,開發(fā)語言,pycharm,numpy

注意：如果想保存這種畫布帶背景顏色且軸域也帶背景顏色的圖片（在此圖中，畫布[fig]背景顏色為#B0C4DE，軸域[ax]背景顏色為white），需要使用以下語句保存到本地，具體語句如下：

plt.savefig(picture_name + '.jpg', facecolor=self.fig.get_facecolor())
# 其中picture_name為給圖片命的名字

三、多種顏色的普通不分組散點圖

1.示例數(shù)據(jù)如下

表格如下（示例）：

班別	語文成績(分/100分制)
甲班	80
	90
	75
	65
	85
	95
	100
	100
	80
	70
	90
	95
	85
	86
	92
	90
	95
	90
	85
	100
乙班	60
	70
	80
	65
	75
	80
	73
	75
	85
	90
	95
	65
	70
	75
	80
	85
	95
	85
	80
	30
丙班	60
	80
	100
	100
	100
	100
	90
	95
	95
	95
	85
	95
	95
	95
	95
	80
	95
	90
	90
	90

現(xiàn)在需要把表格中的數(shù)據(jù)繪制成散點圖，從而進一步分析每個班級的學生成績情況。

2.代碼如下

2.1 代碼如下（示例）：

2.1.1 Case1：

import matplotlib.pyplot as plt

# 設置字體, 解決中文亂碼問題
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
# 解決圖像中的'-'負號的亂碼問題
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# A班的語文成績
ClassA_C = [80, 90, 75, 65, 85, 95, 100, 100, 80, 70, 90, 95, 85, 86, 92, 90, 95, 90, 85, 100]
# B班的語文成績
ClassB_C = [60, 70, 80, 65, 75, 80, 73, 75, 85, 90, 95, 65, 70, 75, 80, 85, 95, 85, 80, 30]
# C班的語文成績
ClassC_C = [60, 80, 100, 100, 100, 100, 90, 95, 95, 95, 85, 95, 95, 95, 95, 80, 95, 90, 90, 90]

fig = plt.figure(figsize=(8, 6), facecolor='#B0C4DE')
ax = fig.add_subplot(facecolor='white')

# 橙綠藍
color_list = ['#FF8C00', '#00FF00', '#0000FF']

# 'o':圓圈; 'D':鉆石; 's':正方形
marker_list = ['o', 'D', 's']

x_labels = ['甲班', '乙班', '丙班']
x_loc = [1, 2, 3]

scatter_plot_data = [ClassA_C, ClassB_C, ClassC_C]

# 每個數(shù)據(jù)(scatter_plot_data里面的每個數(shù)據(jù))對應的x軸的坐標值
spotx = []
for i, j in zip(x_loc, range(len(scatter_plot_data))):
    spotx_tmp = [i] * len(scatter_plot_data[j])
    spotx.append(spotx_tmp)

# 每個數(shù)據(jù)(scatter_plot_data里面的每個數(shù)據(jù))對應的marker的顏色
color_list_x = []
color_list_x_final = []
for i, j in zip(color_list, range(len(scatter_plot_data))):
    color_list_x_tmp = [i] * len(scatter_plot_data[j])
    color_list_x.append(color_list_x_tmp)
for i in color_list_x:
    for j in i:
        color_list_x_final.append(j)

ax.scatter(spotx, scatter_plot_data, c=color_list_x_final, s=30, marker='o')

ax.grid(True, ls=':', color='b', alpha=0.3)
plt.title('甲乙丙各班語文成績Scatter_chart分析', fontweight='bold')
ax.set_xticks(x_loc)
ax.set_xticklabels(x_labels, rotation=90)
ax.set_ylabel('分數(shù)/百分制', fontweight='bold')

# 設置x, y坐標軸的刻度標簽字體加粗
plt.xticks(weight='bold')
plt.yticks(weight='bold')

fig.tight_layout()
plt.show()

輸出結(jié)果如下：

python散點圖,matplotlib,python,開發(fā)語言,pycharm,numpy

注意：如果想保存這種畫布帶背景顏色且軸域也帶背景顏色的圖片（在此圖中，畫布[fig]背景顏色為#B0C4DE，軸域[ax]背景顏色為white），需要使用以下語句保存到本地，具體語句如下：

plt.savefig(picture_name + '.jpg', facecolor=self.fig.get_facecolor())
# 其中picture_name為給圖片命的名字

2.1.2 Case2：

import matplotlib.pyplot as plt

# 設置字體, 解決中文亂碼問題
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
# 解決圖像中的'-'負號的亂碼問題
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# A班的語文成績
ClassA_C = [80, 90, 75, 65, 85, 95, 100, 100, 80, 70, 90, 95, 85, 86, 92, 90, 95, 90, 85, 100]
# B班的語文成績
ClassB_C = [60, 70, 80, 65, 75, 80, 73, 75, 85, 90, 95, 65, 70, 75, 80, 85, 95, 85, 80, 30]
# C班的語文成績
ClassC_C = [60, 80, 100, 100, 100, 100, 90, 95, 95, 95, 85, 95, 95, 95, 95, 80, 95, 90, 90, 90]

fig = plt.figure(figsize=(8, 6), facecolor='#B0C4DE')
ax = fig.add_subplot(facecolor='white')

# 橙綠藍
color_list = ['#FF8C00', '#00FF00', '#0000FF']

# 'o':圓圈; 'D':鉆石; 's':正方形
marker_list = ['o', 'D', 's']

x_labels = ['甲班', '乙班', '丙班']
x_loc = [1, 2, 3]

scatter_plot_data = [ClassA_C, ClassB_C, ClassC_C]

# 每個數(shù)據(jù)(scatter_plot_data里面的每個數(shù)據(jù))對應的x軸的坐標值
spotx = []
for i, j in zip(x_loc, range(len(scatter_plot_data))):
    spotx_tmp = [i] * len(scatter_plot_data[j])
    spotx.append(spotx_tmp)

#############################################################
#############################################################
# 每個數(shù)據(jù)(scatter_plot_data里面的每個數(shù)據(jù))對應的marker的形狀
marker_list_x = []
marker_list_x_final = []
for i, j in zip(marker_list, range(len(scatter_plot_data))):
    marker_list_x_tmp = [i] * len(scatter_plot_data[j])
    marker_list_x.append(marker_list_x_tmp)
for i in marker_list_x:
    for j in i:
        marker_list_x_final.append(j)
#############################################################
#############################################################

# 每個數(shù)據(jù)(scatter_plot_data里面的每個數(shù)據(jù))對應的marker的顏色
color_list_x = []
color_list_x_final = []
for i, j in zip(color_list, range(len(scatter_plot_data))):
    color_list_x_tmp = [i] * len(scatter_plot_data[j])
    color_list_x.append(color_list_x_tmp)
for i in color_list_x:
    for j in i:
        color_list_x_final.append(j)

ax.scatter(spotx, scatter_plot_data, c=color_list_x_final, s=30, marker=marker_list_x_final)

ax.grid(True, ls=':', color='b', alpha=0.3)
plt.title('甲乙丙各班語文成績Scatter_chart分析', fontweight='bold')
ax.set_xticks(x_loc)
ax.set_xticklabels(x_labels, rotation=90)
ax.set_ylabel('分數(shù)/百分制', fontweight='bold')

# 設置x, y坐標軸的刻度標簽字體加粗
plt.xticks(weight='bold')
plt.yticks(weight='bold')

fig.tight_layout()
plt.show()

輸出結(jié)果如下：

python散點圖,matplotlib,python,開發(fā)語言,pycharm,numpy

注意：這里我們可以看到此時程序運行的時候報錯，而2.1.2 Case2 與2.1.1 Case1 相比僅僅只是多了如下幾行代碼：
#############################################################
#############################################################
# 每個數(shù)據(jù)(scatter_plot_data里面的每個數(shù)據(jù))對應的marker的形狀
marker_list_x = []
marker_list_x_final = []
for i, j in zip(marker_list, range(len(scatter_plot_data))):
marker_list_x_tmp = [i] * len(scatter_plot_data[j])
marker_list_x.append(marker_list_x_tmp)
for i in marker_list_x:
for j in i:
marker_list_x_final.append(j)
#############################################################
#############################################################
這幾行代碼的目的本來是想給每組數(shù)據(jù)(scatter_plot_data里面包含三組數(shù)據(jù)：[ClassA_C, ClassB_C, ClassC_C])賦予不同的marker形狀類型，但是這樣行不通，原因是ax.scatter()在一次繪圖中只能接受一種marker類型，若想賦予多種marker類型，需要多次調(diào)用ax.scatter()，但這顯然不符合我們的本次繪圖的主要意圖。這種情況的繪圖詳見本文中第四部分所講內(nèi)容。

注意：如果想保存這種畫布帶背景顏色且軸域也帶背景顏色的圖片（在此圖中，畫布[fig]背景顏色為#B0C4DE，軸域[ax]背景顏色為white），需要使用以下語句保存到本地，具體語句如下：

plt.savefig(picture_name + '.jpg', facecolor=self.fig.get_facecolor())
# 其中picture_name為給圖片命的名字

四、多種顏色的普通分組散點圖

1.示例數(shù)據(jù)如下

表格如下（示例）：

班別	語文成績(分/100分制)	數(shù)學成績(分/100分制)	英語成績(分/100分制)
甲班	80	70	90
	90	90	100
	75	95	100
	65	85	85
	85	75	75
	95	85	90
	100	90	100
	100	100	100
	80	100	75
	70	85	70
	90	90	85
	95	95	90
	85	98	95
	86	99	95
	92	85	90
	90	88	80
	95	86	70
	90	75	80
	85	78	70
	100	90	75
乙班	60	60	70
	70	70	75
	80	75	75
	65	80	70
	75	75	60
	80	75	90
	73	65	98
	75	80	95
	85	60	85
	90	80	75
	95	90	70
	65	95	60
	70	95	65
	75	90	70
	80	80	75
	85	85	75
	95	75	80
	85	75	75
	80	60	70
	70	65	80
丙班	60	100	80
	80	100	90
	100	100	100
	100	95	100
	100	95	100
	100	95	90
	90	95	95
	95	95	95
	95	90	95
	95	85	90
	85	90	95
	95	90	90
	95	90	95
	95	95	90
	95	90	95
	80	95	90
	95	95	95
	90	95	90
	90	95	95
	90	90	85

現(xiàn)在需要把表格中的數(shù)據(jù)繪制成散點圖，從而進一步分析每個班級的學生成績情況。

2.代碼如下

2.1 代碼如下（示例）：

2.1.1 Case1：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 設置字體, 解決中文亂碼問題
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
# 解決圖像中的'-'負號的亂碼問題
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

ClassA_C = [80, 90, 75, 65, 85, 95, 100, 100, 80, 70, 90, 95, 85, 86, 92, 90, 95, 90, 85, 100]
ClassA_M = [70, 90, 95, 85, 75, 85, 90, 100, 100, 85, 90, 95, 98, 99, 85, 88, 86, 75, 78, 90]
ClassA_E = [90, 100, 100, 85, 75, 90, 100, 100, 75, 70, 85, 90, 95, 95, 90, 80, 70, 80, 70, 75]

ClassB_C = [60, 70, 80, 65, 75, 80, 73, 75, 85, 90, 95, 65, 70, 75, 80, 85, 95, 85, 80, 70]
ClassB_M = [60, 70, 75, 80, 75, 75, 65, 80, 60, 80, 90, 95, 95, 90, 80, 85, 75, 75, 60, 65]
ClassB_E = [70, 75, 75, 70, 60, 90, 98, 95, 85, 75, 70, 60, 65, 70, 75, 75, 80, 75, 70, 80]

ClassC_C = [60, 80, 100, 100, 100, 100, 90, 95, 95, 95, 85, 95, 95, 95, 95, 80, 95, 90, 90, 90]
ClassC_M = [100, 100, 100, 95, 95, 95, 95, 95, 90, 85, 90, 90, 90, 95, 90, 95, 95, 95, 95, 90]
ClassC_E = [80, 90, 100, 100, 100, 90, 95, 95, 95, 90, 95, 90, 95, 90, 95, 90, 95, 90, 95, 85]

fig = plt.figure(figsize=(8, 6), facecolor='#B0C4DE')
ax = fig.add_subplot(facecolor='white')

group_dataA = [ClassA_C, ClassA_M, ClassA_E]

scatter_dataABC_C = [ClassA_C, ClassB_C, ClassC_C]
scatter_dataABC_M = [ClassA_M, ClassB_M, ClassC_M]
scatter_dataABC_E = [ClassA_E, ClassB_E, ClassC_E]

# 橙綠藍
color_list = ['#FF8C00', '#00FF00', '#0000FF']

# 'o':圓圈; 'D':鉆石; 's':正方形
marker_list = ['o', 'D', 's']

x_labels = ['甲班', '乙班', '丙班']
legend_labels = ['語文', '數(shù)學', '英語']
length = len(x_labels)
x_loc = np.arange(length)

# 統(tǒng)計每個刻度標簽下有幾個group
group_number = len(group_dataA)

total_width = 0.5
scatter_total_width = total_width * 0.65
interval_total_width = total_width * 0.35
scatter_width = scatter_total_width / group_number

###################################################
if group_number == 1:
    interval_width = interval_total_width
else:
    interval_width = interval_total_width / (group_number - 1)
###################################################
if group_number % 2 == 0:
    x1_scatter = x_loc - (group_number / 2 - 1) * scatter_width - scatter_width / 2 - (group_number / 2 - 1) * interval_width - interval_width / 2
else:
    x1_scatter = x_loc - ((group_number - 1) / 2) * scatter_width - ((group_number - 1) / 2) * interval_width
x_list_scatter = [x1_scatter + scatter_width * i + interval_width * i for i in range(group_number)]
###################################################

scatter_data = [scatter_dataABC_C, scatter_dataABC_M, scatter_dataABC_E]

for i in range(len(scatter_data)):
    ##################################################################
    # scatter_data_num用來統(tǒng)計每組數(shù)據(jù)的長度, 畫scatter圖時會用到
    scatter_data_num = []
    for j in scatter_data[i]:
        scatter_data_num_tmp = len(j)
        scatter_data_num.append(scatter_data_num_tmp)
    ##################################################################
    # 畫scatter
    # spotx是每一組scatter所有的點的橫坐標
    spotx = []
    for j_spotx, k_spotx in zip(x_list_scatter[i], scatter_data_num):
        spotx_tmp = [j_spotx] * k_spotx
        spotx.append(spotx_tmp)
    # print('$$$spotx:', spotx)
    ax.scatter(spotx, scatter_data[i], c=color_list[i], s=30, label=legend_labels[i], marker=marker_list[i])
    ##################################################################

ax.grid(True, ls=':', color='b', alpha=0.3)
plt.title('甲乙丙各班語文/數(shù)學/英語成績Scatter_chart分析', fontweight='bold')
ax.set_xticks(x_loc)
ax.set_xticklabels(x_labels, rotation=90)
ax.set_ylabel('分數(shù)/百分制', fontweight='bold')
################################################################################################################
################################################################################################################
plt.legend(title='學科', loc='center left', bbox_to_anchor=(1.02, 0.5), facecolor='None', edgecolor='#000000',
           frameon=True, ncol=1, markerscale=3, borderaxespad=0, handletextpad=0.1, fontsize='x-large', title_fontsize='x-large')
################################################################################################################
################################################################################################################
plt.xticks(weight='bold')
plt.yticks(weight='bold')
fig.tight_layout()
plt.show()

輸出結(jié)果如下：

python散點圖,matplotlib,python,開發(fā)語言,pycharm,numpy

注意：如果想保存這種畫布帶背景顏色且軸域也帶背景顏色的圖片（在此圖中，畫布[fig]背景顏色為#B0C4DE，軸域[ax]背景顏色為white），需要使用以下語句保存到本地，具體語句如下：

plt.savefig(picture_name + '.jpg', facecolor=self.fig.get_facecolor())
# 其中picture_name為給圖片命的名字

五、總結(jié)

以上就是今天要講的內(nèi)容，本文詳細介紹了各種散點圖的繪制過程和方法，并用實例給大家演示了具體的實現(xiàn)代碼和實現(xiàn)邏輯，希望對大家學習畫散點圖有幫助。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-729259.html

到了這里，關(guān)于Python Matplotlib數(shù)據(jù)可視化繪圖之（三）————散點圖的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY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)！

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