python导入数据画散点图(python画散点图)
python数据可视化--matplotlib绘制散点图
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s:
size的缩写，设置散点的大小。若是给定一个数值，则所有点的大小一致；若是给定一个数组，则每个点的大小不同。
c:
color的缩写，设置散点的颜色。若只有一个值，则所有的点设置为同一个颜色，若给定一个颜色数组，则不同的点可以设置成不同的颜色，若给定浮点数的数组，则映射到相应的颜色。
marker:
用于设置散点的标记，用法与折线图的marker参数一对称，具体参考《python数据可视化--matplotlib绘制折线图(2)》对marker的详细介绍。
cmap:
表示数据点的颜色映射表，仅当参数c为浮点数的数组时才可用。cmap需要花很大的篇幅进行介绍，往后再详细讲解，在此先按下不表。
norm:
表示数据的亮度，取值范围在0~1，只有c是一个浮点数的数组的时候才使用。
alpha:
表示数据的透明度，取值范围在0~1。
linewidths:表示数据点边缘的宽度。
edgecolors:表示数据点边缘的颜色。
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颜色映射是一系列颜色，从起始颜色渐变到结束颜色，可用于突出数据的规律
例如，交钱的颜色显示较小的值，较深的颜色显示较大的值
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python多维数据怎么绘制散点图
python matplotlib模块，是扩展的MATLAB的一个绘图工具库。他可以绘制各种图形，可是最近最的一个小程序，得到一些三维的数据点图，就学习了下python中的matplotlib模块，如何绘制三维图形。
初学者，可能对这些第三方库安装有一定的小问题，对于一些安装第三方库经验较少的朋友，建议使用 Anaconda ，集成了很多第三库，基本满足大家的需求，下载地址，对应选择python 2.7 或是 3.5 的就可以了（PS：后面的demo是python2.7）：
首先提醒注意，以下两个函数的区别：
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow') #绘面1
和
ax.scatter(x[1000:4000],y[1000:4000],z[1000:4000],c='r') #绘点1
1、绘制3D曲面图
# -*- coding: utf-8 -*-"""
Created on Thu Sep 24 16:17:13 2015
@author: Eddy_zheng
"""from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
X = np.arange(-4, 4, 0.25)
Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)# 具体函数方法可用 help(function) 查看，如：help(ax.plot_surface)ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')
plt.show()1234567891011121314151617181920212223
效果展示：
2、绘制三维的散点图（通常用于表述一些数据点分布）
4a.mat 数据地址，找到4a.mat 下载即可:
# -*- coding: utf-8 -*-"""
Created on Thu Sep 24 16:37:21 2015
@author: Eddy_zheng
"""import scipy.io as sio ?
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport matplotlib.pyplot as plt
mat1 = '4a.mat' #这是存放数据点的文件，需要它才可以画出来。上面有下载地址data = sio.loadmat(mat1)
m = data['data']
x,y,z = m[0],m[1],m[2]
ax=plt.subplot(111,projection='3d') #创建一个三维的绘图工程#将数据点分成三部分画，在颜色上有区分度ax.scatter(x[:1000],y[:1000],z[:1000],c='y') #绘制数据点ax.scatter(x[1000:4000],y[1000:4000],z[1000:4000],c='r')
ax.scatter(x[4000:],y[4000:],z[4000:],c='g')
ax.set_zlabel('Z') #坐标轴ax.set_ylabel('Y')
ax.set_xlabel('X')
plt.show()123456789101112131415161718192021222324252627
效果：
上面就是学习区分了下两个函数，当时还被小困惑了下，希望对大家有所帮助。其实里面还有好多参数设置，比如说改变颜色，包括绘制点图的点的形状等都是可以改变的，有需要的大家可以自己看看这个函数，学习下(help(对应的function))。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。Eddy_zheng
python 绘制三维图形、三维数据散点图
1. 绘制3D曲面图
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig=plt.figure()
ax=Axes3D(fig)
x=np.arange(-4,4,0.25)
y=np.arange(-4,4,0.25)
x,y=np.meshgrid(x,y)
r=np.sqrt(x**2, y**2)
z=np.sin（r）
//绘面函数
ax.plot_surface（x,y,z,rstride=1,cstride=1,cmap=“rainbow”
plt.show（）
2.绘制三维的散点图（表述一些数据点分布）
4a.mat数据地址：http blog.csdn.net/eddy_zhang/article/details/50496164
from matplotlib import pyplot as plt
import scipy.io as sio
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
matl=‘4a.mat’
data=sio.loadmat（matl）
m=data[‘data’]
x,y,z=m[0],m[1],m[2]
//创建一个绘图工程
ax=plt.subplot（111,project=‘3D’）
//将数据点分成三部分画，在颜色上有区分度
ax.scatter（x[：1000], y[：1000], z[：1000],c=‘y’ ）//绘制数据点
ax.scatter（x[1000：4000], y[1000：4000], z[1000：4000],c=‘r’ ）//绘制数据点
ax.scatter（x[4000：], y[4000：], z[4000：],c=‘g’ ）//绘制数据点
ax.set_zlable（‘z’）//坐标轴
ax.set_ylable（‘y’）//坐标轴
ax.set_xlable（‘x’）
plt.show（）
