Matplotlib.pyplot.scatter() — это библиотечная функция, которая создает точечную диаграмму для заданных точек и отображает график рассеяния в качестве вывода. Точечная диаграмма похожа на линейный график.
Основное различие между точечной диаграммой и линейным графиком заключается в том, что точки не являются непрерывными и не могут быть соединены линией. Следовательно, мы можем использовать этот график рассеяния, когда точки разбросаны.
Синтаксис
|
1 2 3 |
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None,vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs) |
Аргументы
Функция matplotlib.pyplot.scatter() имеет два обязательных аргумента в качестве параметров:
- x, y: обязательные аргументы. Эти аргументы принимают в качестве значения два массива. Массив состоит из точек данных.
- s: необязательный аргумент. Может принимать значения с плавающей запятой или массивы в качестве значений. Например, с помощью этого аргумента можно изменить размер маркера.
- c: необязательный аргумент. В качестве значения этому аргументу передается массив, состоящий из цветов. Этот параметр принимает список элементов в качестве значений.
- marker: этот параметр указывает стиль маркера, используемый на точечной диаграмме. По умолчанию стиль маркера сохраняется как «o». Однако его можно изменить, передав стиль маркера в этом параметре.
- cmap: этот параметр используется только тогда, когда параметр c передается с плавающими значениями. С помощью этого параметра плавающее значение преобразуется в соответствующий цвет.
- norm: этот параметр используется только тогда, когда параметр c передается с числом с плавающей запятой. Эта функция используется для нормализации данных в параметре c. Диапазон чисел с плавающей запятой нормализуется от 0 до 1.
- vmin, vmax: этот аргумент можно использовать только в том случае, если не используется параметр norm. Эти vmin и vmax используются вместе с norm по умолчанию для сопоставления массива цветов c с массивом карт цветов cmap.
- alpha: необязательный аргумент. Этот аргумент принимает значения от 0 до 1. 0 используется для прозрачности, а 1 — для непрозрачности.
- linewidths: в этом аргументе передается ширина линии краев маркера. Принимает числа с плавающей запятой или массивы в качестве значений.
- edgecolors: в этом аргументе передаются цвета края маркера.
- plotnonfinite: это логическое значение. Если True, на графике отображаются бесконечные точки. По умолчанию установлено значение False.
Возвращаемое значение
Функция matplotlib scatter() строит точечный график в качестве выходных данных. Функция matplotlib.pyplot.scatter() создает точечную диаграмму и отображает ее на выходе.
Пример 1
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 |
# Importing matplotlib.pyplot as plt. import matplotlib.pyplot as plt # Importing numpy as np import numpy as np # x coordinates are created x = np.array([5,20,10,67,99,45,32,34,42]) # y coordinates are created y = np.array([90,80,8,20,10,90,5,99,54]) # scatter plot is created plt.scatter(x,y) # x axis is labeled as X-Axis plt.xlabel('X-Axis') # y axis is labeled as Y-Axis plt.ylabel('Y-Axis') # Title is kept for the Scatter plot plt.title('Scatter Plot Example') # Displaying the created graph using the show method plt.show() |
Выход
В этой программе мы импортировали matplotlib.pyplot для построения точечной диаграммы. Библиотека matplotlib состоит из всех функций для построения различных типов графиков и диаграмм.
Мы импортировали numpy для создания координат x и y. Затем мы передали эти две координаты в функцию рассеяния. Наконец, функция scatter() создает точечную диаграмму, комбинируя координаты x и y.
Этот график рассеяния используется, когда точки данных разбросаны неупорядоченно. В этом примере точки данных неупорядочены; следовательно, этот пример адекватно описывает точечную диаграмму. Затем мы использовали функцию show для отображения сгенерированного графика рассеяния.
Пример 2
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 |
# Importing matplotlib.pyplot as plt. import matplotlib.pyplot as plt # Importing numpy as np import numpy as np # x coordinates are created x = np.array([5, 20, 10, 67, 99, 45, 32, 34, 42]) # y coordinates are created y = np.array([90, 80, 8, 20, 10, 90, 5, 99, 54]) # x1 coordinates are created x1 = np.array([10, 30, 15, 60, 50, 90, 40, 39, 62]) # y1 coordinates are created y1 = np.array([90, 80, 8, 20, 10, 90, 5, 99, 54]) # scatter plot is created plt.scatter(x, y, c="pink", linewidths=2, marker="^", edgecolor="green", s=50) plt.scatter(x1, y1, c="blue", linewidths=2, marker="*", edgecolor="yellow", s=150) # x axis is labeled as X-Axis plt.xlabel('X-Axis') # y axis is labeled as Y-Axis plt.ylabel('Y-Axis') # Title is kept for the Scatter plot plt.title('Scatter Plot Example') # displaying the created graph using the show method plt.show() |
Выход
В этой программе мы импортировали библиотеку matplotlib.pyplot для построения точечной диаграммы. Затем мы импортировали numpy для создания координат x и координат y и создали еще один набор точек с именами x1 и y1. Затем мы передали координаты x и y в функцию рассеивания с розовым цветом, зеленым цветом края и маркером в виде треугольника.
На следующем шаге мы передали точки x1 и y1 в функцию рассеяния с синим цветом и желтым цветом ребра, а маркер — в виде звезды. Эта функция создает точечный график путем объединения координат x и y.
Затем мы использовали функцию show() для отображения сгенерированного графика рассеяния. В этом примере две координаты нанесены на один график рассеяния.
