matplotlib绘制散点图之基本配置——万能模板案例
【摘要】
目录
散点图
散点图一行代码显示
加颜色的散点图
颜色深浅表示数值大小
散点图显示颜色和大小
自定义图表散点图
散点图万能模板
其他模板
每文一语
散点图
散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行...
目录
散点图
散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。
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。散点图将序列显示为一组点。值由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。
下面给出一个散点图的具体代码案例
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import matplotlib.pyplot as plt
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import pandas as pd
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import numpy as np
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plt.figure(figsize=(9,5), # (宽度 , 高度) 单位inch
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dpi=120, # 清晰度 dot-per-inch
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# facecolor='#CCCCCC', # 画布底色
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# edgecolor='black',linewidth=0.2,frameon=True, # 画布边框
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#frameon=False # 不要画布边框
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)
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# 设置全局中文字体
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plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'KaiTi' # 设置全局字体为中文 楷体
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plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 不使用中文减号
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#读取数据
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crime=pd.read_csv("crimeRatesByState2005.csv")
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print (list(crime.murder))#转化成列表
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#删除state为United States的数据
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crime2 = crime[crime.state != "United States"]
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#删除state为District of Columbia的数据
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crime2 = crime2[crime2.state != "District of Columbia" ]
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z = list(crime2.population/10000)#取人口数据
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#colors = np.random.rand(len(list(crime2.murder)))#根据谋杀率随机去颜色
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cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu')#使用色谱RdYlBu
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plt.scatter(list(crime2.murder), list(crime2.burglary), s=z,c=z,cmap = cm, linewidth = 0.5, alpha = 0.5)#绘制散点图
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plt.xlabel("murder")
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plt.ylabel("burglary")
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plt.show()
散点图一行代码显示
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# 读取数据
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df = pd.read_csv('iris.csv')
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# 平面坐标系的位置只能表示2维数据
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x = df['sepal_length']
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y = df['sepal_width']
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# 根据X，Y值画散点图
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plt.scatter(x,y)
加颜色的散点图
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# 读取数据
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df = pd.read_csv('iris.csv')
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# 平面坐标系的位置只能表示2维数据
-
x = df['sepal_length']
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y = df['sepal_width']
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c = df['species'].map({'setosa':'r','versicolor':'g','virginica':'b'})
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# 根据X，Y值画散点图, 用不同的颜色标识不同的分类
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plt.scatter(x,y, c=c)
颜色深浅表示数值大小
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# 读取数据
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df = pd.read_csv('iris.csv')
-
-
# 平面坐标系的位置只能表示2维数据
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x = df['sepal_length']
-
y = df['sepal_width']
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c = df['petal_length']
-
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# 根据X，Y值画散点图, 用颜色的深浅表示花萼的长度
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plt.scatter(x,y, c=c, cmap=plt.cm.RdYlBu)
散点图显示颜色和大小
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# 读取数据
-
df = pd.read_csv('iris.csv')
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-
# 平面坐标系的位置只能表示2维数据
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x = df['sepal_length'] # x 轴坐标
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y = df['sepal_width'] # y 轴坐标
-
c = df['petal_length'] # 颜色color
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s = df['petal_width'] # 大小size
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-
-
# 根据X，Y值画散点图, 用颜色的深浅表示花萼的长度，用大小表示花萼的宽度
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plt.figure(figsize=(5,5),dpi=100)
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#plt.scatter(x,y, c=c, s=50) # 可以是标量，那么所有的点都一样
-
plt.scatter(x,y, c=c, s=s*30)
自定义图表散点图
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# 读取数据
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df = pd.read_csv('iris.csv')
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def get_xycs(df):
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# 平面坐标系的位置只能表示2维数据
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x = df['sepal_length'] # x 轴坐标
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y = df['sepal_width'] # y 轴坐标
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c = df['petal_length'] # 颜色color
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s = df['petal_width'] # 大小size
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return x,y,c,s
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markers = {'setosa':'o', 'versicolor':'D', 'virginica':'*'}
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# 根据X，Y值画散点图, 用颜色的深浅表示花萼的长度，用大小表示花萼的宽度, 每组数据只能是一种点样式
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plt.figure(figsize=(5,5),dpi=100)
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#plt.scatter(x,y, c=c, s=50) # 可以是标量，那么所有的点都一样
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for sp in df['species'].unique():
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x,y,c,s = get_xycs(df[df['species']==sp])
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plt.scatter(x,y, c=c, s=s*30, cmap=plt.cm.seismic, marker=markers[sp],label=sp)
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plt.legend()
散点图万能模板
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# 读取数据
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df = pd.read_csv('iris.csv')
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-
def get_xycs(df):
-
# 平面坐标系的位置只能表示2维数据
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x = df['sepal_length'] # x 轴坐标
-
y = df['sepal_width'] # y 轴坐标
-
c = df['petal_length'] # 颜色color
-
s = df['petal_width'] # 大小size
-
return x,y,c,s
-
-
markers = {'setosa':'o', 'versicolor':'D', 'virginica':'*'}
-
-
# 根据X，Y值画散点图, 用颜色的深浅表示花萼的长度，用大小表示花萼的宽度, 每组数据只能是一种点样式
-
plt.figure(figsize=(5,5),dpi=100)
-
#plt.scatter(x,y, c=c, s=50) # 可以是标量，那么所有的点都一样
-
for sp in df['species'].unique():
-
x,y,c,s = get_xycs(df[df['species']==sp])
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plt.scatter(x,y, s=s*30, cmap=plt.cm.seismic, marker=markers[sp],label=sp)
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plt.legend()
其他模板
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### 在二维坐标系上，位置表示(x,y)二维数据
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x = df.sepal_length # x 表示花瓣长
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y = df.sepal_width # y 表示花瓣宽
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s = (df.petal_length * df.petal_width)*np.pi # s(size) 表示花萼面积
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c = (df.petal_length * df.petal_width)*np.pi
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-
plt.scatter(x,y,s=s*5, c=c,cmap=plt.cm.RdYlBu_r)
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plt.xlabel('sepal_length')
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plt.ylabel('sepal_width')
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# 在二维坐标系上，位置表示(x,y)二维数据
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x = df.sepal_length # x 表示花瓣长
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y = df.sepal_width # y 表示花瓣宽
-
s = (df.petal_length * df.petal_width)*np.pi # s(size) 表示花萼面积
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#print(df.species)
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#colormap = {"setosa":"#FF0000", "versicolor":"green", "virginica":"b"} # 定义一个字典将species字符串映射到颜色字符串上
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colormap = {"setosa":1, "versicolor":5, "virginica":6} # 定义一个字典将species字符串映射到颜色字符串上
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c = df.species.map(colormap)
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#print(c)
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plt.scatter(x,y,s=s*5, c=c,cmap=plt.cm.coolwarm, alpha=0.7, edgecolors='face')
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plt.xlabel('sepal_length')
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plt.ylabel('sepal_width')
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plt.scatter(df['burglary'], df['larceny_theft'],
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s=df['population']*2e-5,
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c=df['motor_vehicle_theft'], cmap=plt.cm.coolwarm,
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edgecolors='b',
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alpha=0.75)
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for idx,statename in df['state'].items():
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plt.text(x=df['burglary'][idx],y=df['larceny_theft'][idx]-df['population'][idx]*2e-5*0.5,s=statename,fontsize=6,ha='center',va='top')
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df.plot.scatter(x='burglary',y='larceny_theft',c='motor_vehicle_theft',cmap=plt.cm.coolwarm,s=df['population']*2e-5)
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for i in df.index:
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if i in top5_motor_theft_index: # 偷车贼最多的5个州
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plt.text(df.loc[i,'burglary']+10, df.loc[i,'larceny_theft']-10, df.loc[i,'state'], color='red') # 一个文本框
每文一语
循序渐进
文章来源: wxw-123.blog.csdn.net，作者：王小王-123，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：wxw-123.blog.csdn.net/article/details/123763722
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