Matplotlib 散点图

散点图（Scatter Plot） 是一种常用的统计图表，用于展示两个变量之间的关系。每个数据点在二维坐标系中表示为一个点，横轴和纵轴分别代表两个不同的变量。散点图非常适合用于发现变量之间的相关性、趋势以及异常值。

1 简单散点图

在 Matplotlib 中，使用 scatter 函数可以轻松创建散点图。

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

# 创建散点图
plt.scatter(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title('Basic Scatter Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')

# 显示图表
plt.show()

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2 设置参数

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
colors = np.random.rand(50)
sizes = 1000 * np.random.rand(50)

# 创建散点图
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.5)

# 添加标题和标签
plt.title('Scatter Plot with Colors and Sizes')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')

# 显示图表
plt.show()

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3 添加图例

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x1 = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 3, 5, 7, 11]
x2 = [1, 2, 3, 4, 5]
y2 = [1, 4, 9, 16, 25]

# 创建散点图
plt.scatter(x1, y1, c='blue', label='Group 1')
plt.scatter(x2, y2, c='red', label='Group 2')

# 添加标题和标签
plt.title('Scatter Plot with Legend')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图表
plt.show()

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4 常用参数

scatter 函数的一些常用参数：

• x: 横轴数据，通常是第一个变量。
• y: 纵轴数据，通常是第二个变量。
• c: 颜色，可以是单一颜色或颜色数组。
• s: 点的大小，可以是单一大小或大小数组。
• marker: 点的形状，常见的有圆形（'o'）、方形（'s'）、三角形（'^'）等。
• alpha: 透明度，取值范围从 0（完全透明）到 1（完全不透明）。
• label: 图例标签，用于图例说明。