用python绘制散点图

部署运行你感兴趣的模型镜像

在python中画散点图主要是用matplotlib模块中的scatter函数,先来看一下scatter函数的基本信息。

  网址为:点击打开链接

  可以看到scatter中有很多参数,经常使用的参数主要有以下几个:

c:

marker:

  数据、代码和绘制的图如下。

  数据(取第一列作为x,取第四列作为y)截图:

  代码如下:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


# 定义画散点图的函数
def draw_scatter(n, s):
	"""
	:param n: 点的数量,整数
	:param s:点的大小,整数
	:return: None
	"""
	# 加载数据
	data = np.loadtxt('results.txt', encoding='utf-8', delimiter=',')
	# 通过切片获取横坐标x1
	x1 = data[:, 0]
	# 通过切片获取纵坐标R
	y1 = data[:, 3]
	# 横坐标x2
	x2 = np.random.uniform(0, 5, n)
	# 纵坐标y2
	y2 = np.array([3] * n)
	# 创建画图窗口
	fig = plt.figure()
	# 将画图窗口分成1行1列,选择第一块区域作子图
	ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1)
	# 设置标题
	ax1.set_title('Result Analysis')
	# 设置横坐标名称
	ax1.set_xlabel('gamma-value')
	# 设置纵坐标名称
	ax1.set_ylabel('R-value')
	# 画散点图
	ax1.scatter(x1, y1, s=s, c='k', marker='.')
	# 画直线图
	ax1.plot(x2, y2, c='b', ls='--')
	# 调整横坐标的上下界
	plt.xlim(xmax=5, xmin=0)
	# 显示
	plt.show()


# 主模块
if __name__ == "__main__":
	# 运行
	draw_scatter(n=2000, s=20)

  绘制的图如下:

 

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Python3.9

Python3.9

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

<think> 我们参考了引用中的内容,用户想了解使用Python绘制折线图的方法。根据引用[1],我们知道需要使用matplotlib库,并且在绘制多条折线时使用label参数和图例。引用[2]给出了一个基本的绘制折线图的代码示例,包括创建布、生成数据、绘制图形、显示和保存。引用[3]则展示了一个简单的折线图绘制方法,但注意其linewidth=0可能不会显示线条,这可能是错误或者特殊需求。 根据这些引用,我们将给出一个清晰的步骤和示例代码,展示如何使用Python的matplotlib库绘制折线图。 步骤: 1. 导入必要的库:matplotlib.pyplot和numpy(用于生成示例数据) 2. 准备数据:x轴和y轴的数据 3. 创建布(可选,可以设置布大小和dpi) 4. 绘制折线图:使用plt.plot()函数,可以设置线条样式、颜色、宽度等,并添加标签(label)以便图例使用 5. 添加图例(如果有多条线) 6. 添加标题、坐标轴标签等(可选) 7. 显示图形或保存图形 示例代码: 下面是一个绘制单条折线图的示例,并包含图例(尽管只有一条线,但演示如何添加图例): </think> ### Python绘制折线图的方法 在Python中,使用Matplotlib库可以轻松绘制折线图。以下是详细步骤和代码示例: #### 1. 基础折线图绘制 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] # X轴数据 y = [2, 4, 1, 5, 3] # Y轴数据 # 创建图形 plt.figure(figsize=(8, 4)) # 设置图形大小 # 绘制折线图 plt.plot(x, y, marker='o', # 数据点标记形状 linestyle='-', # 线型(实线) color='blue', # 线条颜色 linewidth=2, # 线宽 label='数据序列') # 图例标签 # 添加标题和标签 plt.title('基础折线图示例', fontsize=14) plt.xlabel('X轴', fontsize=12) plt.ylabel('Y轴', fontsize=12) # 添加图例 plt.legend() # 显示图形 plt.show() ``` #### 2. 多条折线图绘制 ```python import numpy as np # 生成数据 x = np.arange(0, 10, 0.5) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) plt.figure(figsize=(10, 5)) # 绘制两条折线 plt.plot(x, y1, 'r--', label='正弦曲线', linewidth=2.5) # 红色虚线 plt.plot(x, y2, 'g-', label='余弦曲线', linewidth=2.5) # 绿色实线 # 添加网格和样式 plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) plt.title('多条折线图', fontsize=14) plt.xlabel('角度(弧度)', fontsize=12) plt.ylabel('函数值', fontsize=12) plt.legend(fontsize=11) plt.show() ``` #### 3. 关键参数说明 | 参数 | 说明 | 示例值 | |------|------|--------| | `linestyle` | 线型 | `'-'`(实线), `'--'`(虚线), `':'`(点线) | | `marker` | 数据点标记 | `'o'`(圆形), `'s'`(方形), `'^'`(三角形) | | `color` | 颜色 | `'r'`(红), `'#1f77b4'`(蓝色), `'green'` | | `linewidth` | 线宽 | 数值(默认1.5) | | `alpha` | 透明度 | 0-1之间的值 | | `label` | 图例标签 | 文本字符串 | #### 4. 图形保存方法 ```python # 保存为PNG格式(支持多种格式:jpg, pdf, svg等) plt.savefig('折线图.png', dpi=300, bbox_inches='tight') ``` #### 5. 高级设置 ```python # 设置坐标轴范围 plt.xlim(0, 10) plt.ylim(-1.5, 1.5) # 添加注释 plt.annotate('峰值点', xy=(np.pi/2, 1), xytext=(3, 1.2), arrowprops=dict(arrowstyle='->')) # 设置刻度 plt.xticks([0, np.pi, 2*np.pi], ['0', 'π', '2π']) plt.yticks([-1, 0, 1]) # 设置样式 plt.style.use('ggplot') # 使用ggplot样式 ```
评论 17
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值