Matplotlib基础图形之散点图

Matplotlib基础图形之散点图

散点图特点:

1.散点图显示两组数据的值,每个点的坐标位置由变量的值决定

2.由一组不连续的点组成,用于观察两种变量的相关性(正相关,负相关,不相关)

3.例如:身高-体重,纬度-温度,等等

示例代码:


import osimport timeimport matplotlib.pyplot as pltbasedir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))resultdir = os.path.join(basedir, ‘result‘)
class Create_scatter(object):

    def __init__(self,data1,data2,dst,name=‘‘,title=‘Title‘,s=30,c=‘r‘,mark=‘o‘,alpha=1):
        ‘‘‘

        :param data1: x轴使用的数据,一般为列表
        :param data2: y轴使用的数据,一般为列表
        :param dst: 存放生成图片的文件夹路径
        :param name: 图片的名称,默认为当前时间戳
        :param title: 图片的标题,默认为Title
        :param s: 图片的面积,默认为30
        :param c: 图片的颜色,默认为红色
        :param mark: 图片的形状,默认为圆形
        :param alpha: 点的透明度,默认为1,即不透明
        ‘‘‘
        self.x = data1
        self.y = data2
        self.dst = dst
        self.name = name if name else str(int(time.time()))
        self.title = title
        self.s = s
        self.c = c
        self.marker = mark
        self.alpha = alpha

    def drew(self):
        plt.scatter(
            self.x,
            self.y,
            s = self.s,
            c = self.c,
            marker=self.marker,
            alpha = self.alpha
        )
        plt.title(self.title)
        picname = self.name+‘.jpg‘
        picdir = os.path.join(self.dst, picname)
        plt.savefig(picdir)

现在调用上面的类:

height = [155, 160, 165, 170, 175, 180]
weight = [45, 51, 58, 60, 65, 80]
PIC = Create_scatter(height,weight,resultdir,name=‘mypic1‘,c=‘b‘,mark=‘>‘,alpha=0.5)
PIC.drew()

生成图片如下:

关于图片marker,颜色等属性的详细内容,后续会更新

原文地址:https://www.cnblogs.com/Keys819/p/9302410.html

时间: 2024-10-09 06:39:54

Matplotlib基础图形之散点图的相关文章

Matplotlib基础使用

matplotlib 一.Matplotlib基础知识 Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 axis 水平和垂直的轴线 x轴和y轴刻度 tick 刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度 x轴和y轴刻度标签 tick label 表示特定坐标轴的值 绘图区域(坐标系) axes 实际绘图的区域 坐标系标题 title 实际绘图的区域 轴标签 xlabel ylabel 实际绘图的区域 import numpy as np import pandas as pd impor

数据分析与展示——Matplotlib基础绘图函数示例

Matplotlib库入门 Matplotlib基础绘图函数示例 pyplot基础图表函数概述 函数 说明 plt.plot(x,y,fmt, ...) 绘制一个坐标图 plt.boxplot(data,notch,position) 绘制一个箱体图 plt.bar(left,height,width,bottom) 绘制一个条形图 plt.barh(width,bottom,left,height) 绘制一个横向条形图 plt.polar(theta,r) 绘制极坐标图 plt.pie(dat

十分钟快速学会Matplotlib基本图形操作

在学习Python的各种工具包的时候,看网上的各种教程总是感觉各种方法很多很杂,参数的种类和个数也十分的多,理解起来需要花费不少的时间. 所以我在这里通过几个例子,对方法和每个参数都进行详细的解释,这样对于0基础的人也可以快速的掌握Matplotlib基本图形操作. 首先导入numpy和matplotlib包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 使图形可以直接在notebook上显示 首先

SVG 基础图形

SVG 基础图形 SVG包含了以下的基础图形元素: 矩形(包括可选的圆角),使用<rect>元素创建 圆形,使用<circle>元素创建 椭圆形,使用<ellipse>元素创建 直线,使用<line>元素创建 折线,使用<polyline>元素创建 多边形,使用<polygon>元素创建 理论上,这些基础图形元素都能用<path>元素来构建的相同的图形.并且所有可用于<path>元素的属性都可以应用在这些基础图

第68课 基础图形绘制(下)

1. 简易绘图程序 (1)功能需求 ①自由图形绘制 ②基本图形绘制(直线.矩形和椭圆) ③能够选择图形绘制颜色 (2)界面解决方案 ①以QWidget为基类创建绘图主窗口 ②使用QGroupBox创建图形设置区域 ③使用单选按钮QRadioBox实现目标图形的选择 ④使用组合框QCombox实现绘图颜色的选择 2. 自由绘图的实现 (1)自由绘图的本质是跟踪鼠标的移动轨迹:因此,必须考虑什么时候开始?什么时候结束?以及如何记录鼠标移动? (2)从绘图参数的角度,可以将己经绘制结束的图形与正在绘制

自定义View之绘图篇(一):基础图形的绘制

生活是一面镜子,你对它笑,它就对你笑:你对它哭,它也对你哭.--萨克雷 在正文开始之前,我先抛一个脑洞大开的题目给大家:商人以45元一双进购了2双鞋子,然后亏本30一双出售.某个顾客给了他100买了2双鞋子,商人没零钱找于是拿着这100找邻居换了100的零钱,后来邻居发现这100是假的,商人只得陪了邻居100真的... 请问商人亏了多少?? 相关文章: Android自定义View之Path解析 一.Paint与Canvas 绘图需要两个工具,笔和纸.这里的 Paint相当于笔,而 Canvas

POV-Ray简单上手教程——第一幅图像和基础图形

第一幅图像和基础图形      在本篇中,我们将会用POV-Ray渲染出我们的第一幅图像,以及一些其他简单的图形物体(球,平面,正方体). 1.坐标系 左手系坐标.Z轴指向屏幕里面(了解POV-Ray坐标系,有利于我们渲染图像,比如一些位置信息). 2.添加INCLUDE文件 创建一个.pov类型的文件后,用POV-Ray打开,进行编辑(当然,你也可以用其他的文本编辑器进行编辑).首先,我们就需要include一些基本文件,来构建我们的场景(这一点和一些语言的编程是很相像的). #include

Matplotlib基本图形之直方图

Matplotlib基本图形之直方图 直方图特点 由一系列高度不等的纵向条形组成,表示数据分布情况例如年级同学身高分布注意与条形图的区别 示例代码: import osimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt basedir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) resultdir = os.path.join(basedir, 'result') def create_hist(da

Matplotlib基本图形之饼状图

Matplotlib基本图形之饼状图 饼状图特点: 饼状图显示一个数据系列中各项大小与各项总和的比例饼状图的数据点显示为整个饼状图的百分比 示例代码 import os import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt basedir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) resultdir = os.path.join(basedir, 'result') class