Python怎么画图让散点按横坐标大小排列(python画散点图)
如何采用Python语言来化散点图
1、打开自己的winPython程序，如图所示；
2、建立一个脚本文件；
3、导入要用到的一些库文件；
import numpy as np
from numpy import *
import matplotlib.pyplot as plt
4、填入我们要画出的数据点；
dataSet=mat([[-0.017,14.05],[-3.4,2.01],[-6.1,3.4]]).T
5、采用以下代码画出我们的散点图;
plt.scatter(dataSet[0],dataSet[1],c='red',marker='o')
6、执行我们的代码后可以看到我们的结果。
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怎么画一维散点图？小白求解！散点图怎么画啊？
基本代码如下：
这里使用numpy包的random函数随机生成1000组数据，然后通过scatter函数绘制了散点图。
重点其实在于scatter函数。
x,y 形如shape(n,)的数组，可选值，
s 点的大小（也就是面积）默认20
c 点的颜色或颜色序列，默认蓝色。其它如c = 'r' (red); c = 'g' (green); c = 'k' (black) ; c = 'y'(yellow)
marker 形状，可选值，默认是圆
如果需要其他的，可搜索matplotlib的官网，在官网中搜索markers，选择第一个结果。
alpha：标量，可选，默认值：无， 0（透明）和1（不透明）之间的alpha混合值
示例alpha = 0.5
edgecolors，顾名思义，边缘颜色或颜色序列，可选值，默认值：None
python--seaborn散点图
在seaborn中，绘制散点图的函数有 scatterplot 和 relplot 。
seaborn 绘制散点图最简单的方式是使用 scatterplot 方法，指定 data 参数和 x 和 y 参数。
添加 hue 参数，设置点的分组颜色。
添加 style 参数，设置点的分组样式。
添加 size 参数，设置点的分组大小。
hue , style , size 参数可以同时设置多个。
分面散点图用 relplot 方法绘制，需要设置 kind="scatter" ，然后使用 col , row 参数分面。
python画图：，横坐标是点数（1到1000），纵坐标是大小不同的数值，即如何用颜色的深浅代表数值的大小？
1、首先在python软件中，创建一个响应鼠标的自定义函数，当鼠标在画布上面点击一下，就画一个圆。
2、创建一个画布，背景是白色：img=np.ones((365,500,3),np.uint8)*255。
3、然后创建一个窗口：cv2.namedWindow('image')。当鼠标在这个窗口里面的时候，上面的自定义函数会响应鼠标。
4、开始一个while循环，每次在image窗口里面点击鼠标，就会画一个圆。
5、执行程序之后，在画布上随机的点击鼠标，就可以得到彩色的圆。
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（）