轻松上手Matplotlib__散点图篇

Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。

散点图：用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。

特点： 判断变量之间是否存在数量关联趋势，展示离群点。（分布规律）

首先，我们分析下绘制散点图代码：（基于Jupyter Notebook运行，Pycharm也可）

from matplotlib import pyplot as plt
import random

#####解决中文问题
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

#随机生成y坐标30个数
y_3=[random.randint(0,40) for i in range(0,31)]
y_10=[random.randint(0,40) for i in range(0,31)]


x_3=range(1,32)    #坐标x 1-31 31个数
x_10=range(51,82)

#设置图片大小和分辨率，其中figure单位为英寸，dpi为分辨率
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)

#画散点图函数，
plt.scatter(x_3,y_3,label="9月")
plt.scatter(x_10,y_10,label="10月")

x=list(x_3)+list(x_10)

x_label=["{}日".format(i) for i in x_3]
x_label+=["{}日".format(i-50) for i in x_10]

#设置X轴的刻度和字符串，步长为3，旋转度数45°
plt.xticks(x[::3],x_label[::3],rotation=45)


plt.xlabel("时间")    #X轴标签

plt.ylabel("温度 单位（℃）")    #Y轴标签

plt.title("9、10月温度变化")   #图片标题

plt.legend(loc="upper left") #添加图例,图例位置

plt.show()    #展示

图片效果：

plt.plot()是用来画折线图的，plt.scatter()是用来画散点图的，这是两者最大区别。

其中：
1、plt.xticks(ticks , [labels] , kwargs)（Y轴也有该函数，把x改成y即可）

参数说明：
ticks:用于设置X轴刻度间隔；
[labels]：其实是用于设置每个间隔的显示标签：例如上图的X轴的11点0分
**kwargs：用于设置标签字体的倾斜度和颜色等外观属性,例如加rotation=60，字体旋转60°。

2、添加图例位置plt.legend()要与plt.plot()里面加上标签一起使用才有效

如果代码看不懂，请结合效果图，或者自己跑跑程序改改，看看图片变化，理解起来事半功倍。

折线图篇: https://blog.csdn.net/weixin_43682519/article/details/109386158