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這篇文章主要講解了“Python中plt.scatter()函數的常見使用方法有哪些”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“Python中plt.scatter()函數的常見使用方法有哪些”吧！
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, *, data=None, **kwargs)
| 特征值 | 作用 |
|---|---|
| x，y | 繪制散點圖的數據點（X,Y） |
| s | 一個參數,用來調節標記的大小 |
| c | 表示的是顏色。默認是藍色’b’,表示的是標記的顏色，或者可以是一個表示顏色的字符，或者是一個長度為n的表示顏色的序列等等如‘b’=blue，‘y’=yellow，‘k’=black等 |
| marker | 表示的是標記的樣式，默認的是’o’。 |
| cmap | Colormap實體或者是一個colormap的名字，cmap僅僅當c是一個浮點數數組的時候才使用。如果沒有申明就是image.cmap |
| norm | Normalize實體來將數據亮度轉化到0-1之間，也是只有c是一個浮點數的數組的時候才使用。如果沒有申明，就是默認為colors.Normalize。 |
| vmin,vmax | 實數，當norm存在的時候忽略。用來進行亮度數據的歸一化。 |
| alpha | 實數，0-1之間。用來調節標記的透明度，默認為1 |
| linewidths | 也就是標記點的長度。 |
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei'] #標題字體
plt.title('scatter測試圖') #圖片標題
np.random.seed(1) #使用相同的seed()值，則每次生成的隨即數都相同
x = np.random.rand(5)
y = np.random.rand(5) #隨機生成5個x,y的值
colors = np.array([1,0,0,1,1]) #顏色標簽列表
area = 20*10 #可以自行調節大小
lines=np.zeros(10)+5
plt.scatter(x, y, s=area,c=colors, alpha=0.5,linewidths=lines)
plt.show()Output
輸出：
圖片:
也可以改變market標記的樣式
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei'] #標題字體
plt.title('scatter測試圖') #圖片標題
np.random.seed(1) #使用相同的seed()值，則每次生成的隨即數都相同
x = np.random.rand(5)
y = np.random.rand(5)
colors = np.array([1,0,0,1,1])
area = 20*10
lines=np.zeros(10)+5
plt.scatter(x, y, s=area,c=colors,marker='x')
plt.show()
感謝各位的閱讀，以上就是“Python中plt.scatter()函數的常見使用方法有哪些”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對Python中plt.scatter()函數的常見使用方法有哪些這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！
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