matplotlib.pyplot.scatter( )绘制散点图与双月形图

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#机器学习 #深度学习 #人工智能

于 2022-05-25 17:40:42 首次发布

本文详细介绍Matplotlib中scatter函数的使用方法，包括参数解析、颜色与大小设置、双月形数据集绘制等实践案例。

matplotlib.pyplot里的函数scatter( )用于绘制散点图。学习Matplotlib绘图其实就是学习绘图函数中的参数，不同的参数搭配会产生不同的化学效应！

scatter( )函数包含的参数如下所示：

matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs)

(1）基本参数讲解
x, y → 各散点的横坐标与纵坐标，x与y应当是向量，向量的大小要相同
s → 各散点的面积，可以为固定值，代表所有散点面积相同，也可以为一向量，向量的大小与x相同，代表不同的散点面积不同
c → 散点的颜色（默认值为蓝色，'b'），可以为固定值，代表所有散点颜色相同，也可以为一向量，向量的大小与x相同，代表不同的散点颜色不同
marker → 散点样式（默认值为实心圆，'o'）
alpha → 散点透明度（[0, 1]之间的数，0表示完全透明，1则表示完全不透明）
linewidths →散点的边缘线宽
edgecolors → 散点的边缘颜色
cmap → 指的是matplotlib.colors.Colormap，相当于多个调色盘的合集
norm、vmin、vmax → 散点颜色亮度设置

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#如果不传参数，则每次运行得到的随机数不同，传了参数后，每次运行得到的随机数相同
rng = np.random.RandomState(2)
x = rng.randn(50)  # 随机产生50个X轴坐标，各坐标值在[0,1]之间
y = rng.randn(50)  # 随机产生50个Y轴坐标

colors = rng.ra