1、 示例代码:
# 散点图
p = Scatter(data=exercise, x='id', y='pulse', title='exercise dataset')
show(p)
运行结果:
**2、scatter函数的参数详见:**https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html#matplotlib.pyplot.scatter
matplotlib.pyplot.scatter(x,y,s = None,c = None,marker = None,cmap = None,norm = None,vmin = None,vmax = None,alpha = None,线宽= None,verts = <不推荐使用的参数>,edgecolors =无,*,plotnonfinite = False,data = None,** kwargs )
参数:
– 返回值:
PathCollection
– 其他参数:
kwargsCollection属性
也可以看看 plot 当标记的大小和颜色相同时,绘制散点图。
3、Marker属性
4、其中颜色参数c如下:
笔记 :
该plot功能对于散点图来说速度更快,其中标记的大小或颜色没有变化。
x,y,s和c中的任何一个或全部都可以是掩码数组,在这种情况下,所有掩码都将组合在一起,并且仅绘制未掩码的点。
从根本上讲,散点图适用于一维数组。x,y,s和c
可以作为ND数组输入,但是在分散内它们将被展平。c是一个例外,c仅在其大小与x和y的大小匹配时才被展平。
注意:
除了上述参数之外,此函数还可以采用data关键字参数。如果给出了这样的data参数,则以下参数也可以是string
s,它被解释为data[s](除非引起异常):
x,y,s,linewidths,edgecolors,c,facecolor,facecolors,color。作为数据传递的对象必须支持项目访问(data[s])和成员资格测试()。s in data
4、实例