matplotlib学习总结:03绘制散点图

Python matplotlib 绘制散点图 还不收藏起来 复习回顾 我们在往前几期中对matplotlib模块学习,对常用的反映数据变化的折线图,对比数据类型差异的柱状图和反应数据频率分布情况的直方图。 往前内容快速查看 超详细的Python matplotlib 绘制柱状图_编程简单学的博客- 这么详细的Python matplotlib 绘制图形 还不赶紧收藏_编程简单学的博客 这么详细的Python matplotlib底层原理浅析_编程简单学的博客- python入门到进阶,爬虫数据分析全套资料分享讲解 (#1) · 在数据统计图表中,有一. 阅读详情

问题:假设通过爬虫你获取到了北京2016年3,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a,b),那么此时如何寻找出气温和随时间(天)变化的某种规律?

解答:在同一张图中绘制3月和10月的数据

  • plt.scatter方法绘制散点图,并指定label属性
  • 为了使两个月份的数据区分开,在x轴的设置上,中间空一截距离
  • x轴刻度使用+=,将两个月份的x轴数据绘制到一起
  • 其他的一些API,均和绘制折线图相同
# 假设通过爬虫你获取到了北京2016年3,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a,b),那么此时如何寻找出气温和随时间(天)变化的某种规律?
from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']  # 显示中文

y_3 = [11, 17, 16, 11, 12, 11, 12, 6, 6, 7, 8, 9, 12, 15, 14, 17, 18, 21, 16, 17, 20, 14, 15, 15, 15, 19, 21, 22, 22,
       22, 23]
y_10 = [26, 26, 28, 19, 21, 17, 16, 19, 18, 20, 20, 19, 22, 23, 17, 20, 21, 20, 22, 15, 11, 15, 5, 13, 17, 10, 11, 13,
        12, 13, 6]

x_3 = range(1, 32)
x_10 = range(51, 82)

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 散点图的API
plt.scatter(x_3, y_3, label='3月份')
plt.scatter(x_10, y_10, label='10月份')

# 调整X轴的刻度
_x = list(x_3) + list(x_10)
_xtick_labels = ["3月{}日".format(i) for i in x_3]
_xtick_labels += ['10月{}日'.format(i - 50) for i in x_10]
plt.xticks(_x[::3], _xtick_labels[::3], rotation=45)

# 添加图例
plt.legend()

# 添加描述信息
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("气温散点图")

# 显示图形
plt.show()

Matplotlib之绘制散点图 (5)cmap,设置颜色条模式,默认为rc`image.cmap`,值设置如cmap='hot'。(4)marker,设置点标记的形状,如'o'(默认)、'.'、','、'v'、'^'、'1'、'2'、's'、'p' '*'、'h'、'H' '+'等。color = ['r','y','k','g','m']*int(N/5) #颜色数必须与N相等,或只能指定一种颜色。(8)alpha,设置颜色的透明度,数值范围在[0,1]之间的浮点数,0为透明,1为不透明。 阅读详情

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