Python可视化Matplotlib散点图scatter（）用法详解

散点图是数据分析中⾮常常⽤的图形。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。特点：判断变量之间是否存在数量关联趋势,展⽰离群点(分布规律)Matplotlib 中绘制散点图的函数为 scatter() ，使⽤语法如下：

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)

散点图基本⽤法

import matplotlib.pyplot as pltimport random

# 0.准备数据x = range(60)

y_jiangsu = [random.uniform(15, 25) for i in x]y_beijing = [random.uniform(5,18) for i in x]# 1.创建画布

plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)

# 2.绘制图像

plt.scatter(x,y_jiangsu, s=100, c='deeppink', marker='o', label = \"江苏\")plt.scatter(x,y_beijing, s=100, c='darkblue', marker='+', label = \"北京\")# 2.1 刻度显⽰

plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])plt.yticks(y_ticks[::5])

# 2.2 添加⽹格显⽰

plt.grid(True, linestyle=\"--\

# 2.3 添加描述信息

plt.xlabel(\"时间\plt.ylabel(\"温度\

plt.title(\"中午11点--12点某城市温度变化图\# 2.4 图像保存

plt.savefig(\"./test.png\")# 2.5 添加图例

plt.legend(loc=\"best\")# 3.图像显⽰plt.show()

注：如果没有解决过中⽂问题的话，绘制的图像会出现中⽂或者部分符号⽆法显⽰的问题。在之前的matplotlib系列⽂章中已经讲过解决⽅法了，读者可以⾃⾏查找。创作不易，⽩嫖不好，各位的⽀持和认可，就是我创作的最⼤动⼒，我们下篇⽂章见！Dragon少年 | ⽂

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