plt.scatter()函数解析

本文主要解析了Python中用于绘制散点图的plt.scatter()函数,详细介绍了各个参数的含义和作用,包括x, y坐标数据,散点大小s, 颜色c, 标记样式marker等。通过实例展示了如何使用该函数,并鼓励读者尝试调整参数以观察不同效果。" 52799295,5619784,Android重力感应与屏幕旋转控制策略,"['Android开发', '重力感应', '屏幕旋转控制']

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plt.scatter()函数解析

最近在学习孤立森林的python代码,对代码中出现的绘制散点图的plt.scatter()函数记录笔记。(有的是自己的理解)

函数原型:
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, *, data=None, **kwargs)

参数解释:

  • x,y:表示的是形如shape(n,)的数组,也就是我们即将绘制散点图的输入数据。
  • s(可选):是一个实数或者是一个形如shape(n,)的数组,size in points^2,默认:20。
  • c(可选):表示的是颜色。默认是蓝色’b’,表示的是标记的颜色,或者可以是一个表示颜色的字符,或者是一个长度为n的表示颜色的序列等等。注意:c不应是一个单一的RGB数字或RGBA序列。
  • marker(可选):表示的是标记的样式,默认的是’o’(o表示圆圈,其他的形状需要的话可以网上查)
  • cmap(可选):Colormap实体或者是一个colormap的名字,cmap仅仅当c是一个浮点数数组的时候才使用。如果没有申明就是image.cmap
  • norm(可选):Normalize实体来将数据亮度转化到0-1之间,也是只有c是一个浮点数的数组的时候才使用。如果没有申明,就是默认为colors.Normaliz
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