python画散点图函数 python 画散点图与折线图

python--seaborn散点图

在seaborn中，绘制散点图的函数有 scatterplot 和 relplot 。

seaborn 绘制散点图最简单的方式是使用 scatterplot 方法，指定 data 参数和 x 和 y 参数。

添加 hue 参数，设置点的分组颜色。

添加 style 参数，设置点的分组样式。

添加 size 参数，设置点的分组大小。

hue , style , size 参数可以同时设置多个。

分面散点图用 relplot 方法绘制，需要设置 kind="scatter" ，然后使用 col , row 参数分面。

相关问答

Q1: 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：

matplotlib.pyplot.scatter() 函数是专门绘制散点图的函数：

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 ) **

plt.scatter(observation, estimate, c=Z1, cmap=colormap, marker=".", s=marker_size, norm=colors.LogNorm(vmin=Z1.min(), vmax=0.5 * Z1.max()))

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！

Q2: python 绘制三维图形、三维数据散点图

1. 绘制3D曲面图

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig=plt.figure()

ax=Axes3D(fig)

x=np.arange(-4,4,0.25)

y=np.arange(-4,4,0.25)

x,y=np.meshgrid(x,y)

r=np.sqrt(x**2, y**2)

z=np.sin（r）

//绘面函数

ax.plot_surface（x,y,z,rstride=1,cstride=1,cmap=“rainbow”

plt.show（）

2.绘制三维的散点图（表述一些数据点分布）

4a.mat数据地址：http blog.csdn.net/eddy_zhang/article/details/50496164

from matplotlib import pyplot as plt

import scipy.io as sio

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

matl=‘4a.mat’

data=sio.loadmat（matl）

m=data[‘data’]

x,y,z=m[0],m[1],m[2]

//创建一个绘图工程

ax=plt.subplot（111,project=‘3D’）

//将数据点分成三部分画，在颜色上有区分度

ax.scatter（x[：1000], y[：1000], z[：1000],c=‘y’ ）//绘制数据点

ax.scatter（x[1000：4000], y[1000：4000], z[1000：4000],c=‘r’ ）//绘制数据点

ax.scatter（x[4000：], y[4000：], z[4000：],c=‘g’ ）//绘制数据点

ax.set_zlable（‘z’）//坐标轴

ax.set_ylable（‘y’）//坐标轴

ax.set_xlable（‘x’）

plt.show（）

Q3: 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：

ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow') #绘面1

和

ax.scatter(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_zheng

"""from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()

ax = Axes3D(fig)

X = np.arange(-4, 4, 0.25)

Y = np.arange(-4, 4, 0.25)

X, Y = np.meshgrid(X, Y)

R = np.sqrt(X**2 + Y**2)

Z = np.sin(R)# 具体函数方法可用 help(function) 查看，如：help(ax.plot_surface)ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')

plt.show()1234567891011121314151617181920212223

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）

4a.mat 数据地址，找到4a.mat 下载即可:

# -*- coding: utf-8 -*-"""

Created on Thu Sep 24 16:37:21 2015

@author: Eddy_zheng

"""import scipy.io as sio  

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport matplotlib.pyplot as plt

mat1 = '4a.mat' #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 = sio.loadmat(mat1)

m = data['data']

x,y,z = m[0],m[1],m[2]

ax=plt.subplot(111,projection='3d') #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ax.scatter(x[:1000],y[:1000],z[:1000],c='y') #绘制数据点ax.scatter(x[1000:4000],y[1000:4000],z[1000:4000],c='r')

ax.scatter(x[4000:],y[4000:],z[4000:],c='g')

ax.set_zlabel('Z') #坐标轴ax.set_ylabel('Y')

ax.set_xlabel('X')

plt.show()123456789101112131415161718192021222324252627

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))。

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。Eddy_zheng

Q4: python数据可视化--matplotlib绘制散点图

'''

s:

sizepython画散点图函数的缩写，设置散点的大小。若是给定一个数值，则所有点的大小一致python画散点图函数；若是给定一个数组，则每个点的大小不同。

c:

color的缩写，设置散点的颜色。若只有一个值，则所有的点设置为同一个颜色，若给定一个颜色数组，则不同的点可以设置成不同的颜色，若给定浮点数的数组，则映射到相应的颜色。

marker:

用于设置散点的标记，用法与折线图的marker参数一对称，具体参考《python数据可视化--matplotlib绘制折线图(2)》对marker的详细介绍。

cmap:

表示数据点的颜色映射表，仅当参数c为浮点数的数组时才可用。cmap需要花很大的篇幅进行介绍，往后再详细讲解，在此先按下不表。

norm:

表示数据的亮度，取值范围在0~1，只有c是一个浮点数的数组的时候才使用。

alpha:

表示数据的透明度，取值范围在0~1。

linewidths:表示数据点边缘的宽度。

edgecolors:表示数据点边缘的颜色。

'''

'''

颜色映射是一系列颜色，从起始颜色渐变到结束颜色，可用于突出数据的规律

例如，交钱的颜色显示较小的值，较深的颜色显示较大的值

'''

Q5: 彩色折线散点图python怎么指定数据

一、导包

二、绘制简单折线

1、在利用pandas模块进行操作前，可以先引入这个模块，如下：

2、读取Excel文件的两种方式：

三、pandas操作Excel的行列

1、读取指定的单行，数据会存在列表里面

2、读取指定的多行，数据会存在嵌套的列表里面

3、读取指定的行列

4、读取指定的多行多列值

5、获取所有行的指定列

6、获取行号并打印输出

7、获取列名并打印输出

8、获取指定行数的值

四、pandas处理Excel数据成为字典

五、绘制简单折线图

六、绘制简单散点图

使用scatter绘制散点图并设置其样式

1、绘制单个点，使用函数scatter，并向它传递x,y坐标，并可使用参数s指定点的大小

2、绘制一系列点，向scatter传递两个分别包含x值和y值的列表

3、设置坐标轴的取值范围：函数axis（）要求提供四个值，x,y坐标轴的最大值和最小值

4、使用参数edgecolor在函数scatter中设置数据点的轮廓

5、向scatter传递参数c,指定要使用的颜色

6、使用颜色映射

7、自动保存图表：使用函数plt.savefig()

8、设置绘图窗口尺寸

9、实例程序

关于python画散点图函数和python 画散点图与折线图的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。