用 Python 轻松制作散点图：循序渐进指南 (用python)

简介

散点图是一种可视化数据类型，它使用点来表示两个变量之间的关系。散点图通常用于展示数据之间的相关性或模式。Python 是一个功能强大且易于使用的编程语言，它提供了丰富的库来进行数据可视化。在教程中，我们将逐步介绍如何使用 Python 的 Matplotlib 库创建散点图。

安装 Matplotlib

在开始之前，你需要确保你的系统已安装 Matplotlib。你可以使用 pip 来安装它：```pip install matplotlib```

导入模块

要使用 Matplotlib，你首先需要导入模块：```pythonimport matplotlib.pyplot as plt```

准备数据

为了创建散点图，你需要两个包含数据点的列表，一个列表表示 x 坐标，另一个列表表示 y 坐标。例如：```pythonx = [1, 2, 3, 4,5]y = [2, 4, 6, 8, 10]```

创建散点图

要创建散点图，你可以使用 `plt.scatter()` 函数：```pythonplt.scatter(x, y)```这将创建一个散点图，其中每个点都表示 `x` 和 `y` 中相应元素之间的关系。

自定义散点图

你可以使用各种参数来自定义散点图的外观，例如：`color`：点的颜色`marker`：点的形状`s`：点的尺寸`alpha`：点的透明度例如，以下代码创建一个蓝色三角形散点图，点尺寸为 50，透明度为 0.5：```pythonplt.scatter(x, y, color='blue', marker='^', s=50, alpha=0.5)```

添加标题和标签

为了使你的散点图更容易理解，你可以添加一个标题和标签：```pythonplt.title('散点图示例')plt.xlabel('X 轴')plt.ylabel('Y 轴')```

显示散点图

要显示散点图，你可以使用 `plt.show()` 函数：```pythonplt.show()```

保存散点图

如果你想将散点图保存为文件，你可以使用 `plt.savefig()` 函数：```pythonplt.savefig('散点图.png')```

结论

学习如何使用 Python 制作散点图是一个简单的过程。通过遵循本指南中的步骤，你可以轻松创建清晰且信息丰富的可视化数据。Matplotlib 库为创建各种类型的图表提供了丰富的功能，使 Python 成为用于数据分析和可视化的强大工具。

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Python实现彩色散点图绘制（利用色带对散点图进行颜色渲染）

接受自己的普通，然后全力以赴的出众，告诉自己要努力，但不要着急....

当然， 这个结果并不是我真正想要的，Pass, 太丑了！

好吧，安排，我们先看下实现后的效果！

这个效果自然就比之前的好多了！

实现python散点图绘制需要用到matplotlib库， matplotlib库是专门用于可视化绘图的工具库；学习一个新的库当然看官方文档了：

实现思路：

() 函数是专门绘制散点图的函数：

(x,y ,s=None ,c=None ,marker=None ,cmap=None ,norm=None ,vmin=None ,vmax=None ,alpha=None ,linewidths=None ,verts=None ,edgecolors=None , ***, , s=marker_size, norm=(vmin=(), vmax=0.5 * ())) 其中： 1、c参数为计算的散点密度； 2、cmap为色带（matplotlib里面自带了很多色带可供选择）,参见：3、由于计算的散点密度数值大小分散，因此利用norm参数对散点密度Z1进行归一化处理(归一化方式很多，参见colors类)，并给归一化方式设置色带刻度的最大最小值vmin和vmax(一般这两个参数就是指定散点密度的最小值和最大值)，这样就建立起了密度与色带的映射关系。

（这里的结果与前面展示的相比改变了计算散点密度的半径：radius = 3以及绘制散点图的散点大小marksize）

作者能力水平有限，欢迎各位批评指正！

python多维数据怎么绘制散点图

python matplotlib模块，是扩展的MATLAB的一个绘图工具库。他可以绘制各种图形，可是最近最的一个小程序，得到一些三维的数据点图，就学习了下python中的matplotlib模块，如何绘制三维图形。

初学者，可能对这些第三方库安装有一定的小问题，对于一些安装第三方库经验较少的朋友，建议使用 Anaconda ，集成了很多第三库，基本满足大家的需求，下载地址，对应选择python 2.7 或是 3.5 的就可以了（PS：后面的demo是python2.7）：

首先提醒注意，以下两个函数的区别：

_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=rainbow) #绘面1

和

(x[1000:4000],y[1000:4000],z[1000:4000],c=r) #绘点1

1、绘制3D曲面图

# -*- coding: utf-8 -*-Created on Thu Sep 24 16:17:13 2015@author: Eddy_zhengfrom matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npfrom mpl_3d import Axes3Dfig = ()ax = Axes3D(fig)X = (-4, 4, 0.25)Y = (-4, 4, 0.25)X, Y = (X, Y)R = (X**2 + Y**2)Z = (R)# 具体函数方法可用 help(function) 查看，如：help(_surface)_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=rainbow)()2223

效果展示：

2、绘制三维的散点图（通常用于表述一些数据点分布）

数据地址，找到 下载即可:

# -*- coding: utf-8 -*-Created on Thu Sep 24 16:37:21 2015@author: Eddy_zhengimport as sio from mpl_3d import Axes3Dimport as pltmat1 = #这是存放数据点的文件，需要它才可以画出来。上面有下载地址data = (mat1)m =) #创建一个三维的绘图工程#将数据点分成三部分画，在颜色上有区分度(x[:1000],y[:1000],z[:1000],c=y) #绘制数据点(x[1000:4000],y[1000:4000],z[1000:4000],c=r)(x[4000:],y[4000:],z[4000:],c=g)_zlabel(Z) #坐标轴_ylabel(Y)_xlabel(X)()7

效果：

上面就是学习区分了下两个函数，当时还被小困惑了下，希望对大家有所帮助。其实里面还有好多参数设置，比如说改变颜色，包括绘制点图的点的形状等都是可以改变的，有需要的大家可以自己看看这个函数，学习下(help(对应的function))。

Python作图程序

实战小程序：画出y=x^3的散点图

样例代码如下：

[python]view plaincopy

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