今天我们来学习关于“利用matplotlib画散点图的详细操作及代码是什么”的内容，下文有详解方法和实例，内容详细，逻辑清晰，有需要的朋友可以参考，希望大家阅读完这篇文章后能有所收获，那么下面就一起来了解一下吧。

import pandas as pd 
cnbodf=pd.read_excel('cnboo1.xlsx')
cnbodfsort=cnbodf.sort_values(by=['BO'],ascending=False)

def mkpoints(x,y):
    return len(str(x))*(y/25)-3

cnbodfsort['points']=cnbodfsort.apply(lambda x:mkpoints(x.BO,x.PERSONS),axis=1)

cnbodfgb=cnbodfsort.groupby("TYPE").mean(["bo","prices","persons","points"])
cnbodfsort['type1']=cnbodfsort['TYPE'].apply(lambda x:x.split("/")[0])
cnbodfgb=cnbodfsort.groupby(["type1"])["ID","BO","PRICE","PERSONS","points"].mean()
cnbodfgbsort=cnbodfgb.sort_values("BO",ascending=False)

cnbodfsort.sort_values(by='PERSONS') # 根据电影人数进行排序

from matplotlib import pyplot as plt 
plt.style.use('classic') # 画板主题风格
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微软雅黑的字体
plt.title("中国票房分布情况")  # 标题

plt.scatter(cnbodfsort.PERSONS,cnbodfsort.PRICE) # 散点图

plt.grid() # 网格线
plt.show()

二、修改点的样式

from matplotlib import pyplot as plt 
plt.style.use('classic')
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微软雅黑的字体
plt.title("中国票房分布情况") 

plt.scatter(cnbodfsort.PERSONS,cnbodfsort.PRICE,c='red',edgecolor='pink',s=100,linewidth=4)

plt.grid()
plt.show()

三、呈现半透明的状态

alpha=0.3

from matplotlib import pyplot as plt 
plt.style.use('classic')
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微软雅黑的字体
plt.title("中国票房分布情况") 

plt.scatter(cnbodfsort.PERSONS,cnbodfsort.PRICE,c='red',edgecolor='black',s=100,linewidth=4,alpha=0.5)

plt.grid()
plt.show()

注意到当数据较为集中的时候，点的颜色较深，如果数据分布较稀疏的时候，点更透明。

四、点呈现多彩的颜色

由于我一共有五十组数据，也就是有50个点，因此当构建colors的时候必须有五十个。

from matplotlib import pyplot as plt 
plt.style.use('classic')
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微软雅黑的字体
plt.title("中国票房分布情况") 

colors=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]*5
plt.scatter(cnbodfsort.PERSONS,cnbodfsort.PRICE,c=colors,edgecolor='black',s=100,linewidth=4,alpha=0.5)

plt.grid()
plt.show()

五、让点的大小不一

from matplotlib import pyplot as plt 
plt.style.use('classic')
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微软雅黑的字体
plt.title("中国票房分布情况") 

colors=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]*5
sizes=cnbodfsort.points*10
plt.scatter(cnbodfsort.PERSONS,cnbodfsort.PRICE,c=colors,edgecolor='black',s=sizes,linewidth=4,alpha=0.5)

plt.grid()
plt.show()

也可以通过使用numpy数组来进行实现：

sizes=list(np.random.randint(100,500,size=(50,)))

如果让点变回同色系，则使：

cmap='summer'

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt 
plt.style.use('classic')
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微软雅黑的字体
plt.title("中国票房分布情况") 

colors=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]*5
sizes=list(np.random.randint(100,500,size=(50,)))
plt.scatter(cnbodfsort.PERSONS,cnbodfsort.PRICE,cmap='summer',edgecolor='black',s=sizes,linewidth=4,alpha=0.5)
cbar=plt.colorbar()
cbar.set_label("票房")
plt.xscale('log')
plt.xscale('log')

plt.grid()
plt.show()

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt 
plt.style.use('classic')
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微软雅黑的字体
plt.title("中国票房分布情况") 

colors=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]*5
sizes=list(np.random.randint(100,500,size=(50,)))
plt.scatter(cnbodfsort.PERSONS,cnbodfsort.PRICE,cmap='winter',c=cnbodfsort.PERSONS,edgecolor='black',s=sizes,linewidth=4,alpha=0.5)
cbar=plt.colorbar()
cbar.set_label("票房")
plt.xscale('log')
plt.xscale('log')

plt.grid()
plt.show()

六、侧边呈现颜色卡

cbar=plt.colorbar()

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt 
plt.style.use('classic')
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微软雅黑的字体
plt.title("中国票房分布情况") 

colors=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]*5
sizes=list(np.random.randint(100,500,size=(50,)))
plt.scatter(cnbodfsort.PERSONS,cnbodfsort.PRICE,c=colors,edgecolor='black',s=sizes,linewidth=4,alpha=0.5)
cbar=plt.colorbar()
cbar.set_label("票房")

plt.grid()
plt.show()

七、改变集中性

plt.xscale('log')
plt.xscale('log')

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt 
plt.style.use('classic')
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微软雅黑的字体
plt.title("中国票房分布情况") 

colors=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]*5
sizes=list(np.random.randint(100,500,size=(50,)))
plt.scatter(cnbodfsort.PERSONS,cnbodfsort.PRICE,c=colors,edgecolor='black',s=sizes,linewidth=4,alpha=0.5)
cbar=plt.colorbar()
cbar.set_label("票房")
plt.xscale('log')
plt.xscale('log')

plt.grid()
plt.show()

可以看到横坐标轴发生了变化。

以上就是Python matplotlib实现散点图的绘制的详细内容，更多关于Python matplotlib散点图的资料请关注站长源码网其它相关文章！

感谢各位的阅读，以上就是“利用matplotlib画散点图的详细操作及代码是什么”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对利用matplotlib画散点图的详细操作及代码是什么都有更深刻的体会了吧。这里是群英网络，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：mmqy2019@163.com进行举报，并提供相关证据，查实之后，将立刻删除涉嫌侵权内容。

猜你喜欢

• python合并excel表怎样实现？一文带你看懂

  这篇文章给大家分享的是有关python合并excel表的操作，合并excel表是比较常用的操作了，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，接下来一起跟随小编看看吧。

• Python的flask框架中转换器用法是什么？

  这篇文章给大家分享的是Python的flask框架中转换器的使用，下文介绍了默认转换器和自定义转换器的使用，对大家会有一定的参考价值，有需要的朋友可以了解看看，接下来就跟随小编一起学习一下吧。

• 在Python中制作一个桌上冰球的方法过程是什么

  这篇文章主要和大家分享一下如何使用 mediapipe+opencv 制作桌上冰球的交互式小游戏，文中的示例代码讲解详细，感兴趣的小伙伴可以了解一下

• Python中json库的方法有哪些，基本用法是怎样的

  json.dumps将一个Python数据结构转换为JSON，本文介绍了Python中json.dumps()函数的具体使用方法，以及和dump的区别，感兴趣的可以了解一下

• Python中求字典最大值有几种方法，代码是什么

  python中如何求取字典最大值？方法一，通过sorted()函数排序所有的value；方法二，通过max函数取字典中value所对应的key值；