Python matplotlib绘制散点图配置(万能模板案例)
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散点图
散点图是指在 回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的 分布图，散点图表示因变量随 自变量而 变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数 对数据点进行 拟合。
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。散点图将序列显示为一组点。值由点在 图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。
下面给出一个散点图的具体代码案例
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
plt.figure(figsize=(9,5), # (宽度 , 高度) 单位inch
dpi=120, # 清晰度 dot-per-inch
# facecolor='#CCCCCC', # 画布底色
# edgecolor='black',linewidth=0.2,frameon=True, # 画布边框
#frameon=False # 不要画布边框
)
# 设置全局中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'KaiTi' # 设置全局字体为中文 楷体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 不使用中文减号
#读取数据
crime=pd.read_csv("crimeRatesByState2005.csv")
print (list(crime.murder))#转化成列表
#删除state为United States的数据
crime2 = crime[crime.state != "United States"]
#删除state为District of Columbia的数据
crime2 = crime2[crime2.state != "District of Columbia" ]
z = list(crime2.population/10000)#取人口数据
#colors = np.random.rand(len(list(crime2.murder)))#根据谋杀率随机去颜色
cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu')#使用色谱RdYlBu
plt.scatter(list(crime2.murder), list(crime2.burglary), s=z,c=z,cmap = cm, linewidth = 0.5, alpha = 0.5)#绘制散点图
plt.xlabel("murder")
plt.ylabel("burglary")
plt.show()
散点图一行代码显示
# 读取数据
df = pd.read_csv('iris.csv')
# 平面坐标系的位置只能表示2维数据
x = df['sepal_length']
y = df['sepal_width']
# 根据X，Y值画散点图
plt.scatter(x,y)
加颜色的散点图
# 读取数据
df = pd.read_csv('iris.csv')
# 平面坐标系的位置只能表示2维数据
x = df['sepal_length']
y = df['sepal_width']
c = df['species'].map({'setosa':'r','versicolor':'g','virginica':'b'})
# 根据X，Y值画散点图, 用不同的颜色标识不同的分类
plt.scatter(x,y, c=c)
颜色深浅表示数值大小
# 读取数据
df = pd.read_csv('iris.csv')
# 平面坐标系的位置只能表示2维数据
x = df['sepal_length']
y = df['sepal_width']
c = df['petal_length']
# 根据X，Y值画散点图, 用颜色的深浅表示花萼的长度
plt.scatter(x,y, c=c, cmap=plt.cm.RdYlBu)
散点图显示颜色和大小
# 读取数据
df = pd.read_csv('iris.csv')
# 平面坐标系的位置只能表示2维数据
x = df['sepal_length'] # x 轴坐标
y = df['sepal_width'] # y 轴坐标
c = df['petal_length'] # 颜色color
s = df['petal_width'] # 大小size
# 根据X，Y值画散点图, 用颜色的深浅表示花萼的长度，用大小表示花萼的宽度
plt.figure(figsize=(5,5),dpi=100)
#plt.scatter(x,y, c=c, s=50) # 可以是标量，那么所有的点都一样
plt.scatter(x,y, c=c, s=s*30)
自定义图表散点图
# 读取数据
df = pd.read_csv('iris.csv')
def get_xycs(df):
# 平面坐标系的位置只能表示2维数据
x = df['sepal_length'] # x 轴坐标
y = df['sepal_width'] # y 轴坐标
c = df['petal_length'] # 颜色color
s = df['petal_width'] # 大小size
return x,y,c,s
markers = {'setosa':'o', 'versicolor':'D', 'virginica':'*'}
# 根据X，Y值画散点图, 用颜色的深浅表示花萼的长度，用大小表示花萼的宽度, 每组数据只能是一种点样式
plt.figure(figsize=(5,5),dpi=100)
#plt.scatter(x,y, c=c, s=50) # 可以是标量，那么所有的点都一样
for sp in df['species'].unique():
x,y,c,s = get_xycs(df[df['species']==sp])
plt.scatter(x,y, c=c, s=s*30, cmap=plt.cm.seismic, marker=markers[sp],label=sp)
plt.legend()
散点图万能模板
# 读取数据
df = pd.read_csv('iris.csv')
def get_xycs(df):
# 平面坐标系的位置只能表示2维数据
x = df['sepal_length'] # x 轴坐标
y = df['sepal_width'] # y 轴坐标
c = df['petal_length'] # 颜色color
s = df['petal_width'] # 大小size
return x,y,c,s
markers = {'setosa':'o', 'versicolor':'D', 'virginica':'*'}
# 根据X，Y值画散点图, 用颜色的深浅表示花萼的长度，用大小表示花萼的宽度, 每组数据只能是一种点样式
plt.figure(figsize=(5,5),dpi=100)
#plt.scatter(x,y, c=c, s=50) # 可以是标量，那么所有的点都一样
for sp in df['species'].unique():
x,y,c,s = get_xycs(df[df['species']==sp])
plt.scatter(x,y, s=s*30, cmap=plt.cm.seismic, marker=markers[sp],label=sp)
plt.legend()
其他模板
### 在二维坐标系上，位置表示(x,y)二维数据
x = df.sepal_length # x 表示花瓣长
y = df.sepal_width # y 表示花瓣宽
s = (df.petal_length * df.petal_width)*np.pi # s(size) 表示花萼面积
c = (df.petal_length * df.petal_width)*np.pi
plt.scatter(x,y,s=s*5, c=c,cmap=plt.cm.RdYlBu_r)
plt.xlabel('sepal_length')
plt.ylabel('sepal_width')
# 在二维坐标系上，位置表示(x,y)二维数据
x = df.sepal_length # x 表示花瓣长
y = df.sepal_width # y 表示花瓣宽
s = (df.petal_length * df.petal_width)*np.pi # s(size) 表示花萼面积
#print(df.species)
#colormap = {"setosa":"#FF0000", "versicolor":"green", "virginica":"b"} # 定义一个字典将species字符串映射到颜色字符串上
colormap = {"setosa":1, "versicolor":5, "virginica":6} # 定义一个字典将species字符串映射到颜色字符串上
c = df.species.map(colormap)
#print(c)
plt.scatter(x,y,s=s*5, c=c,cmap=plt.cm.coolwarm, alpha=0.7, edgecolors='face')
plt.xlabel('sepal_length')
plt.ylabel('sepal_width')
plt.scatter(df['burglary'], df['larceny_theft'],
s=df['population']*2e-5,
c=df['motor_vehicle_theft'], cmap=plt.cm.coolwarm,
edgecolors='b',
alpha=0.75)
for idx,statename in df['state'].items():
plt.text(x=df['burglary'][idx],y=df['larceny_theft'][idx]-df['population'][idx]*2e-5*0.5,s=statename,fontsize=6,ha='center',va='top')
df.plot.scatter(x='burglary',y='larceny_theft',c='motor_vehicle_theft',cmap=plt.cm.coolwarm,s=df['population']*2e-5)
for i in df.index:
if i in top5_motor_theft_index: # 偷车贼最多的5个州
plt.text(df.loc[i,'burglary']+10, df.loc[i,'larceny_theft']-10, df.loc[i,'state'], color='red') # 一个文本框
到此这篇关于Python matplotlib绘制散点图配置(万能模板案例)的文章就介绍到这了,更多相关python matplotlib绘制散点图 内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
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