Matplotlib 散点图

Matplotlib 散点图

引言

在数据可视化领域，Matplotlib 是一个功能强大的库，它提供了丰富的图表绘制功能。其中，散点图是一种展示两个变量之间关系的图表，它可以帮助我们直观地了解数据之间的关系。本文将详细介绍 Matplotlib 散点图的相关知识，包括散点图的绘制方法、参数设置以及美化技巧。

散点图的基本原理

散点图是一种将数据点绘制在二维坐标系中的图表，其中横轴和纵轴分别代表两个变量的取值。每个数据点由其横坐标和纵坐标表示，通过观察散点图，我们可以发现数据点之间的分布规律和关系。

Matplotlib 散点图的绘制

在 Matplotlib 中，我们可以使用 scatter() 函数来绘制散点图。以下是一个简单的示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
plt.show()

在这个例子中，我们首先导入了 matplotlib.pyplot 模块，然后定义了两个列表 x 和 y，分别表示横纵坐标。最后，使用 scatter() 函数绘制散点图，并调用 show() 函数显示图表。

散点图的参数设置

Matplotlib 散点图具有丰富的参数设置，可以帮助我们更好地展示数据。以下是一些常用的参数：

• s：散点的大小，默认为 20。
• c：散点的颜色，默认为 'b'（蓝色）。
• marker：散点的形状，默认为 'o'（圆形）。
• alpha：散点的透明度，取值范围在 0