03.用于数据科学的 Python 基础知识之matplotlib（中）

朋远方 • 2022年11月13日上午11:29 • 学习笔记 • 阅读 315

Table of Contents

使用随机数来设置散点图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 随机数生成器的种子
np.random.seed(19680801)


N = 50
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
colors = np.random.rand(N)
area = (30 * np.random.rand(N))**2  # 0 to 15 point radii

plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5) # 设置颜色及透明度

plt.title("RUNOOB Scatter Test") # 设置标题

plt.show()

颜色条 Colormap

Matplotlib 模块提供了很多可用的颜色条。

颜色条就像一个颜色列表，其中每种颜色都有一个范围从 0 到 100 的值。

下面是一个颜色条的例子：

设置颜色条需要使用 cmap 参数，默认值为 ‘viridis’，之后颜色值设置为 0 到 100 的数组。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
colors = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 45, 50, 55, 60, 70, 80, 90, 100])

plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis')

plt.show()

如果要显示颜色条，需要使用 plt.colorbar() 方法：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
colors = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 45, 50, 55, 60, 70, 80, 90, 100])

plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis')

plt.colorbar()

plt.show()

换个颜色条参数， cmap 设置为 afmhot_r：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
colors = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 45, 50, 55, 60, 70, 80, 90, 100])

plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='afmhot_r')
plt.colorbar()
plt.show()