Python中的 Matplotlib.axes.Axes.scatter()

Matplotlib是Python中常用的数据可视化库之一，而Matplotlib.axes.Axes.scatter()方法是其中的一个常用函数，用于绘制散点图。

定义

方法签名如下：scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None, *, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)

参数解释如下：

• x：x轴数据，可以是一个数组或列表，表示每个点的x坐标。
• y：y轴数据，可以是一个数组或列表，表示每个点的y坐标。
• s：散点的尺寸或一个数组或列表，表示每个点的尺寸。默认为None，表示使用默认尺寸。
• c：散点的颜色或一个数组或列表，表示每个点的颜色。默认为None，表示使用默认颜色。
• marker：散点的标记或标记序列，表示每个点的标记。默认为None，表示使用默认标记。
• cmap：颜色映射，用于将数组或列表中的值映射为颜色。默认为None，表示不使用颜色映射。
• norm：颜色映射的归一化方法。默认为None，表示使用默认归一化方法。
• vmin：颜色映射的最小值。默认为None，表示使用默认最小值。
• vmax：颜色映射的最大值。默认为None，表示使用默认最大值。
• alpha：散点的透明度。默认为None，表示使用默认透明度。
• linewidths：散点边缘线的宽度。默认为None，表示使用默认线宽。
• edgecolors：散点边缘线的颜色。默认为None，表示使用默认颜色。
• plotnonfinite：指示是否绘制非有限（NaN或inf）值。默认为False，表示不绘制非有限值。
• data：数据来源。默认为None，表示使用当前活动的Axes。

这些参数中，x和y是必需的，大多数情况下使用默认值即可。

使用方法

首先需要导入matplotlib.pyplot模块，一般使用别名plt：

import matplotlib.pyplot as plt

接下来，使用plt.subplots()方法创建一个新的Figure和Axes对象：

fig, ax = plt.subplots()

然后，使用ax.scatter()方法绘制散点图，例如：

ax.scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6])

这里，我们绘制了三个点，坐标分别为(1, 4)、(2, 5)和(3, 6)。

可以使用其他参数来调整散点图的样式，例如：

ax.scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6], s=[50, 100, 150], c=['r', 'g', 'b'], marker='o')

这里，我们指定了三个点的尺寸分别为50、100和150，颜色分别为红色、绿色和蓝色，标记为圆圈。

如果需要添加坐标轴标签、标题等元素，可以使用ax.set_xlabel()、ax.set_ylabel()、ax.set_title()等方法：

ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_title('Scatter Plot')

最后，使用plt.show()方法显示出整个图形：

plt.show()

这样，散点图就绘制完成了。

示例

下面是一个完整的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建Figure和Axes对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制散点图
ax.scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6], s=[50, 100, 150], c=['r', 'g', 'b'], marker='o')

# 添加坐标轴标签和标题
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_title('Scatter Plot')

# 显示图形
plt.show()

这里，我们绘制了三个点，坐标分别为(1, 4)、(2, 5)和(3, 6)，尺寸分别为50、100和150，颜色分别为红色、绿色和蓝色，标记为圆圈。散点图的标题为“Scatter Plot”，x轴和y轴的标签分别为“X Label”和“Y Label”。

总结

Matplotlib.axes.Axes.scatter()方法是一个非常常用的函数，用于绘制散点图。它提供了很多参数用于调整散点的样式，同时也可以通过其他方法来添加各种元素（如标题、坐标轴标签等）。

这里只是一个简单的介绍，更多用法和示例可以参考Matplotlib的官方文档。