Python入门教程：Matplotlib语法使用大全，画散点图

程序员晓晓

已于 2024-01-18 10:16:05 修改

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文章标签： python matplotlib 开发语言 Python学习 Python编程技能分享计算机

于 2023-10-19 15:32:48 首次发布

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Matplotlib是Python中一个用于数据可视化的库，它提供了用于绘制各种静态、动态、交互式的图形的工具和API。Matplotlib可用于以可视化的形式展示数据和模型的结果，包括折线图、散点图、柱状图和分布图等。它同时具有高度的可定制性，可以自定义图形的样式、标签、颜色和字体等。

Matplotlib具有简单易用的API，可以快速绘制各种类型的图表。Matplotlib的底层绘图库是NumPy库中的ndarray，因此可以与NumPy和SciPy等Python科学计算库一起使用。Matplotlib也可以与图形用户界面库结合使用，从而提供交互性图形的绘制。它是Python中最常用的绘图库之一。

1.创建画布与子图

plt. figure(figsize, facecolor) 创建一个空白画布，figsize参数可以指定画布大小，像素，单位为英寸。

figure.add_subplot() 创建并选中子图，可以指定子图的行数，列数，与选中图片编号。

2.绘制的图表函数

plt.title(string)：在当前图形中添加标题,可以指定标题的名称、位置、颜色、字体大小等参数。
plt.xlabel(string)：在当前图形中添加x轴名称,可以指定位置、颜色、字体大小等参数。
plt.ylabel(string)：在当前图形中添加y轴名称,可以指定位置、颜色、字体大小等参数。
plt.xlim(xmin,xmax)：指定当前图形x轴的范围,只能确定一个数值区间,而无法使用字符串标识。
plt.ylim(ymin,ymax)：指定当前图形y轴的范围,只能确定一个数值区间,而无法使用字符串标识。
plt.xticks()：指定x轴刻度的数目与取值。
plt.yticks()：指定y轴刻度的数目与取值。
plt.legend()：指定当前图形的图例,可以指定图例的大小、位置、标签。

3.常用的一些绘图属性设置：

‘.’ 圆点 point marker

‘,’ 像素点 pixel marker

‘o’ 圆圈 circle marker

‘v’ 向下三角形 triangle_down marker

‘^’ 向上三角形 triangle_up marker

‘<’ 向左三角形 triangle_left marker

‘>’ 向右三角形 triangle_right marker

‘1’ 向下Y形 tri_down marker

‘2’ 向上Y形 tri_up marker

‘3’ 向左Y形 tri_left marker

‘4’ 向右Y形 tri_right marker

‘s’ 方形 square marker

‘p’ 五边形 pentagon marker

‘*’ 星形 star marker

‘h’ 六角形1 hexagon1 marker

‘H’ 六角形2 hexagon2 marker

‘+’ 加号 plus marker

‘x’ 叉号 x marker

‘D’ 钻石形 diamond marker

‘d’ 钻石形（小） thin_diamond marker

‘|’ 竖线 vline marker

‘_’ 横线 hline marker

‘-’ 实线 solid line style

‘–’ 虚线 dashed line style

‘-.’ 点划线 dash-dot line style

‘:’ 点线 dotted line style

4.设置颜色属性

‘b’ 蓝 blue
‘g’ 绿 green
‘r’ 红 red
‘c’ 青 cyan
‘m’ 紫 magenta
‘y’ 黄 yellow
‘k’ 黑 black
‘w’ 白 white

5.字体属性

黑体 SimHei
微软雅黑 Microsoft YaHei
微软正黑体 Microsoft JhengHei
新宋体 NSimSun
新细明体 PMingLiU
细明体 MingLiU
标楷体 DFKai-SB
仿宋 FangSong
楷体 KaiTi
仿宋_GB2312 FangSong_GB2312
楷体_GB2312 KaiTi_GB2312

6.图片的显示与保存

plt.savafig()：保存绘制的图片，可以指定图片的分辨率、边缘的颜色等参数。
plt.show()：本机显示图形。

01散点图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(15)
y = np.random.randn(15)
plt.scatter(x, y, color='red', marker='+')
plt.show()

02气泡图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(2023)

N = 100
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
colors = np.random.rand(N)
area = (20 * np.random.rand(N))**2

plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5)
plt.show()