软件测试|Python matplotlib教程(二)

举报
霍格沃兹测试开发 发表于 2023/02/24 11:55:27 2023/02/24
【摘要】 前言之前我们讲过了使用matplotlib绘制曲线图,本篇文章我们来讲解使用matplotlib绘制散点图以及x轴、y轴的设置。 绘制散点图当我们进行数据分析时,数据可能会是一个个坐标点,我们需要将点画在图像上,对点的分布进行分析,matplotlib支持我们绘制散点图,语法如下:plt.scatter(x,y,c=“b”,label=“scatter figure”)x:x轴上的值y:y...

前言

之前我们讲过了使用matplotlib绘制曲线图,本篇文章我们来讲解使用matplotlib绘制散点图以及x轴、y轴的设置。

绘制散点图

当我们进行数据分析时,数据可能会是一个个坐标点,我们需要将点画在图像上,对点的分布进行分析,matplotlib支持我们绘制散点图,语法如下:

plt.scatter(x,y,c=“b”,label=“scatter figure”)
  • x:x轴上的值
  • y:y轴上的值
  • c:散点标记的颜色
  • label:标记图形内容的标签文本

示例代码如下:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0.5,10,1000)
y = np.random.rand(1000)

plt.scatter(x,y,c='g',label="scatter figure")

plt.legend()

plt.show()

绘图结果如下:
在这里插入图片描述

附上颜色选项:

  • ‘b’ :蓝色
  • ‘m’ :洋红色
  • ‘g’ :绿色
  • ‘y’ :黄色
  • ‘r’ :红色
  • ‘k’ :黑色
  • ‘w’ :白色
  • ‘c’ :青绿色

x轴,y轴数值范围设置

一般情况来说,x轴y轴的数值范围以及刻度是一样的,但是有时候,我们需要对x轴y轴的数值范围做出特别规定,方便我们的使用。matplotlib同样支持x轴y轴不同的设置。代码如下:

plt.xlim()
plt.ylim()

我们继续使用上面的例子,增加代码:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0.5,10,1000)
y = np.random.rand(1000)

plt.scatter(x,y,c='g',label="scatter figure")
plt.xlim(1,10)
plt.ylim(0,1)

plt.legend()

plt.show()

绘图结果如下:

在这里插入图片描述

【版权声明】本文为华为云社区用户原创内容,转载时必须标注文章的来源(华为云社区)、文章链接、文章作者等基本信息, 否则作者和本社区有权追究责任。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@huaweicloud.com
  • 点赞
  • 收藏
  • 关注作者

评论(0

0/1000
抱歉,系统识别当前为高风险访问,暂不支持该操作

全部回复

上滑加载中

设置昵称

在此一键设置昵称,即可参与社区互动!

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。