plt.scatter函数案例一则

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#matplotlib #python3 #scatter #可视化

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本文通过Python的Matplotlib和NumPy库，演示了如何绘制两种不同关联性的散点图，一种显示无关联的数据分布，另一种展示强关联的数据趋势。代码中详细展示了数据生成、绘图设置及展示的方法。

绘制美观的图像，主要靠积累，直接上代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# generate x values
x = np.random.randn(1000)

# random measurements, no correlation
y1 = np.random.randn(len(x))

# strong correlation
y2 = 1.2 + np.exp(x)

plt.figure(figsize=(16,9))
ax1 = plt.subplot(121)
plt.scatter(x, y1, color='indigo', alpha=0.9, edgecolors='white', label='no correl')
plt.xlabel('no correlation')
plt.grid(True)
plt.legend()

ax2 = plt.subplot(122, sharey=ax1, sharex=ax1)
plt.scatter(x, y2, color='green', alpha=0.3, edgecolors='grey', label='correl')
plt.xlabel('strong correlation')
plt.grid(True)
plt.legend()

plt.show()