python多维数据怎么python绘制散点图图

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-11-04 05:58 标签： python绘制散点图

散点图是Matplotlib常用图形之一与线形圖类似。但是这种图形不再由线段连接而是由独立的点、圆圈或其他形状构成。那么怎么画散点图呢Matplotlib给出了两种不同的方法，去画散點图如何在不同的情况下，合理的使用这两种方法

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plt.plot函数的第三个参数是一个字符，表示图形符号的类型与你之前用 '-' 和 '--' 设置线条属性类似，对应的图形标记也有缩写形式

用图形标记的缩写形式，跟线段组合成一给新嘚字符传给plt.plot函数

3.自定义线条和散点属性

plt.plot函数非常灵活，可以满足各种不同的可视化配置需求

这是另一个创建散点图的函数是plt.scatter。它的功能非常强大其用法与plt.plot函数类似。

plt.scatter与plt.plot的主要差别在于前者在创建散点图时具有更高的灵活性，可以 单独控制每个散点与数据匹配也可鉯让每个散点具有不同的属性(大小、表面颜色、边 框颜色等)。

创建一个随机散点图里面有各种颜色和大小的散点。为了能更好地显示重疊部分用alpha参数来调整透明度。

注意点颜色自动映射成颜色条(color scale，通过colorbar显示)散点的大小以像素为单位。这样散点的颜色与大小就可以茬可视化图中显示多维数据的信息了。

plt.plot 与 plt.scatter 除了特征上的差异之外还有什么影响我们选择的因素呢?在数 据量较小的时候，两者在效率上的差异不大但是当数据变大到几千个散点时，plt.plot 的效率将大大高于 plt.scatter这是由于 plt.scatter 会对每个散点进行单独的大小与颜 色的渲染，因此渲染器会消耗更多的资源而在 plt.plot 中，散点基本都彼此复制因此整个数据集中所有点的颜色、尺寸只需要配置一次。由于这两种方法在处理大型数据集时有很大的性能差异因此面对大型数据集时，plt.plot 方法比 plt.scatter 方法好

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