matplotlib之scatter的使用

最新推荐文章于 2025-03-01 12:52:19 发布
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分类专栏： seaborn 文章标签： 绘图 机器学习 matplot
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014652309/article/details/85016805
博客提及了Jupyter NoteBook的版本为5.5.0，Python版本为3.6.5，这些信息技术相关的版本信息是关键内容。

Jupyter NoteBook 5.5.0
python 3.6.5

 

matplotlib.scatter()
weixin_40418456的博客
02-27 7268
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) 参数(Parameters)说明： ...
Matplotlib库学习之scatter(模块)
qq_46396470的博客
08-16 985
Matplotlib 是 Python 中一个强大的绘图库，其中用于创建散点图。散点图在数据可视化中广泛用于展示两个变量之间的关系。# 数据# 绘制散点图plt.colorbar() # 添加颜色条plt.show()显示一个散点图，其中每个点的标记形状为三角形，并且有红色边缘，每个点的颜色根据'plasma'颜色映射来区分。
matplotlib绘制
xz的博客
11-05 674
matplotlib绘制 好久没有更新博客了，最近沉迷于画图，刚好写个博客来记录下，先给个漂亮的气泡图。 这个是使用matplotlib的散点图画出来的。具体的代码很简单，如下所示： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import warnings import random impor...
Matplotlib 自定义网格(Grid)
千里之行始于足下
01-13 1903
– Start import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([1, 2, 3, 4]) y = x * 2 plt.plot(x, y) # 自定义网格 # https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.lines.Line2D.html#matplotlib-lines-line2d plt.grid(True, color='r', linestyle='-', line
Matplotlib| scatter函数
公众号：快乐变态屋 漂亮大男孩的罗德岛
12-26 1519
scatter函数的用法总结
matplotlib中scatter函数
scoone的博客
10-15 729
是一个用于绘制散点图的函数。散点图是一种图表类型，它使用点来表示两个变量之间的关系。每个点代表一个观测值，其位置由其在第一个变量（通常是x轴）和第二个变量（通常是y轴）中的值决定。在数据分析和可视化中，散点图是探索两个变量之间关系的一种非常有用的工具。通过观察点的分布，可以判断变量之间是否存在线性关系、集群模式或其他类型的关系。在matplotlib中，
使用matplotlib中scatter方法画散点图
09-19
### 使用matplotlib中scatter方法画散点图 #### 一、简介与基本概念 散点图是一种用于展示两个变量之间关系的图表类型。在数据分析、统计学以及机器学习领域有着广泛的应用。通过散点图，我们可以直观地看到数据点...
Python使用matplotlib 模块scatter方法画散点图示例
09-18
本篇文章将详细讲解如何使用`matplotlib`中的`scatter`方法来绘制散点图，并通过一个具体的示例进行解析。 散点图是一种用于表示两个变量之间关系的图形，其中每个点代表一个数据对，横坐标表示一个变量，纵坐标...
Matplotlib-scatter_散点图绘制_
09-29
本篇将深入探讨如何利用Matplotlib中的`matplotlib.pyplot.scatter`函数来绘制散点图。 散点图是一种非常直观的数据可视化方式，它通过在二维坐标系中用点表示数据，通常用于展示两个变量之间的关系。每个点在图中...
matplotlib基础绘图命令之scatter
庐州月光的博客
07-24 1万+
欢迎关注”生信修炼手册”!在matplotlib中，scatter方法用于绘制散点图，与plot方法不同之处在于，scatter主要用于绘制点的颜色和大小呈现梯度变化的散点图，也就是我们...
【Matplotlib】plt.scatter() 函数：散点图（Scatter Plot）
彬彬侠的博客
03-01 1167
matplotlib.pyplot.scatter()用于绘制散点图，适用于显示数据点的分布、关系、聚类模式，常用于回归分析、聚类分析、异常值检测。-plt.scatter()适用于可视化数据点分布，适用于回归、聚类分析。-常见参数s调整点大小，c按类别着色，marker="s"改变形状，alpha=0.5调整透明度。
Matplotlib之 scatter散点图
weixin_42914004的博客
11-16 2507
Matplotlib之 scatter散点图数据生成生成scatter图像美化图像 数据生成 n = 1024 X = np.random.normal(0, 1, n) Y = np.random.normal(0, 1, n) np.random.normal 生成n个0到1之间的正态分布的数据 参考学习 生成scatter图像 plt.scatter(X, Y) plt.show() 效果图 美化图像 T = np.arctan2(X, Y)//这个公式可以是任意的，只是为了生成不同的颜色 plt.s
用matplotlib中的scatter方法画散点图
bitcarmanlee的博客
09-14 1万+
1.最简单的绘制方式 绘制散点图是数据分析过程中的常见需求。python中最有名的画图工具是matplotlib，matplotlib中的scatter方法可以方便实现画散点图的需求。下面我们来绘制一个最简单的散点图。 数据格式如下： 0 746403 ...
Matplotlib - 散点图 scatter() 所有用法详解
黄饱饱
02-15 2万+
目录  基本用法 散点的大小不同（根据点对应的数值） 散点的颜色不同（指定颜色或者渐变色） 散点图和折线图是数据分析中最常用的两种图形，他们能够分析不同数值型特征间的关系。其中，散点图主要用于分析特征间的相关关系。 散点图（scatter）可以提供两类关键信息： 特征之间是否存在数值或者数量的关联趋势，其趋势是线性的还是非线性的； 观察数据中是否存在噪点，以及直观的判断噪点是否会对模...
python-Matplotlib- scatter( ) 函数详解
LLDZH的博客
12-26 1947
x 和 y 分别是横坐标和纵坐标的数据。这段代码会创建一个散点图，其中每个点的大小由 `sizes` 数组指定，颜色由 `colors` 数组指定，标记形状为圆形。s： 散点的大小，可以同一指定也可以分开指定，可以是单个数值表示所有点的大小，也可以是一个数组，表示每个点的大小。c：散点的颜色，可以同一指定也可以分开指定，可以是单个颜色字符串，也可以是一个颜色数组，表示每个点的颜色。marker： 散点的形状，默认是圆形，可以使用不同的标记形状，如 'o' 表示圆形，'^' 表示三角形等。
【matplotlib】scatter()散点图的详细参数
热门推荐
Hurpe
06-05 5万+
matplotlib.pyplot 包下的scatter散点图的详细参数 def 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,...
Python可视化Matplotlib -- 第三章 matplotlib散点图 scatter() 用法详解
hhladminhhl的博客
10-19 1312
散点图是数据分析中非常常用的图形。用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。 特点：判断变量之间是否存在数量关联趋势,展示离群点(分布规律) Matplotlib 中绘制散点图的函数为 scatter() ，使用语法如下： matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None,
matplotlib散点图+气泡图
ajream的博客
07-29 1433
散点图 plt.scatter() 绘制最简单的散点图： x = [1,2,3,4] y = [2,4,2,5] plt.scatter(x,y) plt.show() 用 np.info(plt.scatter)查看参数： scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=<depre
scatter python_python数据可视化（matplotlib、scatter）
weixin_39904268的博客
11-20 191
数据可视化1.matplotlibMatplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。安装matplotibpip install -i https://pypi.douban.com/simple/ matplotlib测试matplotib$python>>>im...
matplotlib 删除scatter点
最新发布
06-04
<think>好的，我现在需要解决用户的问题：如何在Matplotlib中删除已经绘制的散点图（scatter点）。用户之前询问了如何删除曲线，现在想知道如何删除散点图。根据用户提供的引用内容，我需要结合之前的回答和新的引用资料来给出解决方案。首先，回顾之前的回答，删除曲线的方法主要是通过操作Line2D对象，比如使用remove()方法或者清除整个坐标轴。但散点图属于集合对象（PathCollection），处理方式可能不同。需要确认如何正确删除这些对象。查看用户提供的引用，引用[3]提到scatter返回的是PathCollection对象，引用[5]也提到了类似的内容。所以，删除散点图应该针对这个对象进行操作。类似删除曲线的方法，可能需要保存scatter返回的对象，然后调用remove()方法。接下来，我需要验证这个思路是否正确。查阅Matplotlib文档，PathCollection是Collection的子类，确实有remove()方法。因此，保存scatter返回的对象，再调用remove()应该可行。同时，也可以考虑通过ax.collections来管理所有的集合对象，比如删除最后一个或所有散点图。 另外，用户可能需要动态更新散点图，比如在交互式图表中删除特定点。这时候，除了直接删除对象，可能还需要更新画布，比如使用fig.canvas.draw()来刷新显示。 需要注意，删除散点图后，内存管理是否自动处理，是否需要手动释放。根据之前的回答，Matplotlib通常会自动处理，但频繁操作时可能需要优化。 另外，用户可能希望保留其他元素，比如坐标轴标签、标题等，所以使用ax.cla()可能不太合适，因为它会清除所有内容。应该推荐更精确的删除方法，如remove()。最后，生成相关问题时，需要考虑用户可能的后续需求，比如动态更新、交互式控制或者多子图处理，这些都可能与删除散点图相关。</think>在Matplotlib中删除已绘制的散点图（scatter点），需操作`PathCollection`对象。以下是具体方法： --- ### 方法1：通过`scatter.remove()`删除指定散点集（推荐） 1. **保存散点对象**：绘制时保存`scatter()`返回的`PathCollection`对象 2. **调用`remove()`方法**：直接删除该对象 3. **重绘画布**：更新显示变化 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, ax = plt.subplots() x = np.random.rand(50) y = np.random.rand(50) scatter_obj = ax.scatter(x, y, c='r', s=50) # 保存散点对象 # 删除操作 scatter_obj.remove() # 移除指定散点集 fig.canvas.draw() # 重绘画布更新显示 plt.show() ``` --- ### 方法2：通过`ax.collections`管理散点集 所有散点对象存储在`ax.collections`列表中，可通过索引删除： ```python # 删除最后一个散点集 if ax.collections: ax.collections[-1].remove() # 删除所有散点集 for coll in ax.collections[:]: coll.remove() ``` --- ### 方法3：选择性删除特定散点 若需删除部分点，建议重新绘制并覆盖原对象： ```python # 初始数据 x = [1,2,3,4,5] y = [2,4,1,5,3] scatter_obj = ax.scatter(x, y) # 删除索引为2的点 new_x = [v for i,v in enumerate(x) if i !=2] new_y = [v for i,v in enumerate(y) if i !=2] scatter_obj.remove() # 删除旧对象 scatter_obj = ax.scatter(new_x, new_y) # 绘制新对象 ``` --- ### 动态更新示例（结合按钮交互） ```python from matplotlib.widgets import Button def delete_scatter(event): global scatter_obj scatter_obj.remove() ax.set_title("散点已删除") fig.canvas.draw() # 创建删除按钮 button_ax = plt.axes([0.7, 0.05, 0.1, 0.075]) del_button = Button(button_ax, '删除') del_button.on_clicked(delete_scatter) ``` --- ### 注意事项 1. **对象管理**：`scatter()`返回的是整体集合对象，无法单独删除单个点（需重新绘制）[^5] 2. **性能优化**：频繁更新时建议使用`set_offsets()`更新坐标而非删除重建： ```python scatter_obj.set_offsets(np.array([new_x, new_y]).T) # 更新数据 fig.canvas.draw_idle() # 惰性重绘 ``` 3. **内存释放**：删除对象后会自动释放内存，但需注意循环引用问题[^3] ---
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