Python matplotlib實現(xiàn)散點圖的繪制

更新時間：2022年03月08日 15:12:05 作者：渴望成為寂寞勝者

Matplotlib作為Python的2D繪圖庫，它以各種硬拷貝格式和跨平臺的交互式環(huán)境生成出版質(zhì)量級別的圖形。本文將利用Matplotlib庫繪制散點圖，感興趣的可以了解一下

一、整理數(shù)據(jù)

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') # 根據(jù)電影人數(shù)進行排序

from matplotlib import pyplot as plt 
plt.style.use('classic') # 畫板主題風(fēng)格
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字體
plt.title("中國票房分布情況")  # 標題

plt.scatter(cnbodfsort.PERSONS,cnbodfsort.PRICE) # 散點圖

plt.grid() # 網(wǎng)格線
plt.show()

二、修改點的樣式

from matplotlib import pyplot as plt 
plt.style.use('classic')
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字體
plt.title("中國票房分布情況") 

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

plt.grid()
plt.show()

三、呈現(xiàn)半透明的狀態(tài)

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'] # 使用微軟雅黑的字體
plt.title("中國票房分布情況") 

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

plt.grid()
plt.show()

注意到當數(shù)據(jù)較為集中的時候，點的顏色較深，如果數(shù)據(jù)分布較稀疏的時候，點更透明。

四、點呈現(xiàn)多彩的顏色

由于我一共有五十組數(shù)據(jù)，也就是有50個點，因此當構(gòu)建colors的時候必須有五十個。

from matplotlib import pyplot as plt 
plt.style.use('classic')
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字體
plt.title("中國票房分布情況") 

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、讓點的大小不一

from matplotlib import pyplot as plt 
plt.style.use('classic')
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字體
plt.title("中國票房分布情況") 

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()

也可以通過使用numpy數(shù)組來進行實現(xiàn)：

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

如果讓點變回同色系，則使：

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'] # 使用微軟雅黑的字體
plt.title("中國票房分布情況") 

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'] # 使用微軟雅黑的字體
plt.title("中國票房分布情況") 

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、側(cè)邊呈現(xiàn)顏色卡

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'] # 使用微軟雅黑的字體
plt.title("中國票房分布情況") 

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、改變集中性

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'] # 使用微軟雅黑的字體
plt.title("中國票房分布情況") 

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()

可以看到橫坐標軸發(fā)生了變化。