matplotlib.axes.Axes.scatter#

Axes.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)[源代码][源代码]#

一个 yx 的散点图,具有变化的标记大小和/或颜色。

参数:
x, y浮点数或类似数组,形状为 (n, )

数据位置。

s浮点数或类似数组的对象,形状为 (n, ),可选

标记的大小以点为单位**2(排版点为1/72英寸)。默认值为 rcParams['lines.markersize'] ** 2

linewidth 和 edgecolor 可以与标记大小视觉上相互作用,如果标记大小小于 linewidth,可能会导致伪影。

如果线宽大于0且边缘颜色不是 'none',那么标记的有效大小将增加线宽的一半,因为描边将位于形状边缘的中心。

要消除标记边缘,可以设置 linewidth=0edgecolor='none'

c : 类似数组或 colorcolor 的列表,可选类似数组或列表的

标记颜色。可能的值:

  • 一个标量或n个数字的序列,使用 cmapnorm 映射到颜色。

  • 一个2D数组,其中行是RGB或RGBA。

  • 长度为 n 的颜色序列。

  • 单一颜色格式字符串。

注意,c 不应该是单一的数值 RGB 或 RGBA 序列,因为这无法与要进行颜色映射的数值数组区分开来。如果你想为所有点指定相同的 RGB 或 RGBA 值,请使用单行 2D 数组。否则,在 xy 大小匹配的情况下,值匹配将具有优先权。

如果你希望为所有点指定单一颜色,请使用 color 关键字参数。

默认为 None。在这种情况下,标记颜色由 colorfacecolorfacecolors 的值决定。如果这些未指定或为 None,则标记颜色由 Axes 当前的“形状和填充”颜色循环中的下一个颜色决定。此循环默认为 rcParams["axes.prop_cycle"] (default: cycler('color', ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22', '#17becf']))。

marker : MarkerStyle, 默认值: rcParams["scatter.marker"] (default: 'o')MarkerStyle,默认值:rcParams["scatter.marker"](默认值:'o')

标记样式。marker 可以是该类的一个实例,或者是特定标记的文本简写。有关标记样式的更多信息,请参阅 matplotlib.markers

cmap : str 或 Colormap,默认值: rcParams["image.cmap"] (default: 'viridis')str 或

用于将标量数据映射为颜色的 Colormap 实例或已注册的 colormap 名称。

如果 c 是 RGB(A),则忽略此参数。

norm : str 或 Normalize, 可选str 或

在将标量数据映射到颜色之前,用于将标量数据缩放到 [0, 1] 范围的归一化方法。默认情况下,使用线性缩放,将最低值映射到 0,最高值映射到 1。

如果提供,这可以是以下之一:

如果 c 是 RGB(A),则忽略此参数。

vmin, vmax浮点数,可选

在使用标量数据且未明确指定 norm 时,vminvmax 定义了颜色映射覆盖的数据范围。默认情况下,颜色映射覆盖所提供数据的完整值范围。当给定 norm 实例时,使用 vmin/vmax 是错误的(但使用 str norm 名称与 vmin/vmax 一起是可以接受的)。

如果 c 是 RGB(A),则忽略此参数。

alphafloat, 默认: None

阿尔法混合值,介于 0(透明)和 1(不透明)之间。

linewidths : float 或 array-like, 默认值: rcParams["lines.linewidth"] (default: 1.5)浮点数或类数组,默认值:

标记边缘的线宽。注意:默认的 edgecolors 是 'face'。你可能也想改变这个。

edgecolors : {'face', 'none', None} 或 colorcolor 列表,默认值: rcParams["scatter.edgecolors"] (default: 'face'){'face', 'none',}

标记的边缘颜色。可能的值:

  • 'face': 边缘颜色将始终与面颜色相同。

  • 'none': 不会绘制补丁边界。

  • 一种颜色或一系列颜色。

对于未填充的标记,edgecolors 被忽略。相反,颜色通过 'face' 的方式确定,即从 ccolorsfacecolors 中确定。

plotnonfinitebool, 默认: False

是否绘制具有非有限 c 值(即 inf-infnan)的点。如果为 True,这些点将以 bad 颜色映射颜色绘制(参见 Colormap.set_bad)。

返回:
PathCollection
其他参数:
数据可索引对象,可选

如果给出,以下参数也接受一个字符串 s,如果 sdata 中的一个键,则解释为 data[s]

x, y, s, linewidths, edgecolors, c, facecolor, facecolors, color

**kwargs : Collection 属性集合属性

参见

plot

绘制散点图时,标记的大小和颜色相同。

注释

  • 对于标记大小或颜色不变的散点图,plot 函数将更快。

  • 任何或所有 xysc 都可以是掩码数组,在这种情况下,所有掩码将被组合,并且只绘制未掩码的点。

  • 从根本上说,scatter 处理的是一维数组;xysc 可以作为 N 维数组输入,但在 scatter 内部它们将被展平。例外的是 c,只有当其大小与 xy 的大小匹配时,它才会被展平。

使用 matplotlib.axes.Axes.scatter 的示例#

多色线条

Multicolored lines

散点图演示2

Scatter Demo2

带有直方图的散点图

Scatter plot with histograms

带有图例的散点图

Scatter plot with a legend

高级箭袋和箭袋键功能

Advanced quiver and quiverkey functions

坐标轴方框比例

Axes box aspect

轴标签位置

Axis label position

绘制二维数据集的置信椭圆

Plot a confidence ellipse of a two-dimensional dataset

小提琴图自定义

Violin plot customization

极坐标散点图

Scatter plot on polar axis

图例演示

Legend Demo

散点图

Scatter plot

使用可定位的轴将直方图与散点图对齐

Align histogram to scatter plot using locatable Axes

floating_axes 功能

floating_axes features

雨模拟

Rain simulation

保存为GIF的动画散点图

Animated scatter saved as GIF

选择事件演示

Pick event demo

Zoom 修改其他 Axes

Zoom modifies other Axes

使用关键词绘图

Plotting with keywords

Zorder 演示

Zorder Demo

在3D图上绘制2D数据

Plot 2D data on 3D plot

3D 散点图

3D scatterplot

Asinh 演示

Asinh Demo

自动设置刻度位置

Automatically setting tick positions

单位处理

Unit handling

使用多边形选择器从集合中选择索引

Select indices from a collection using polygon selector

scatter(x, y)

scatter(x, y)

scatter(xs, ys, zs)

scatter(xs, ys, zs)

快速入门指南

Quick start guide

使用 Matplotlib 的动画

Animations using Matplotlib

绘制日期和字符串

Plotting dates and strings

在 Matplotlib 中选择颜色表

Choosing Colormaps in Matplotlib

注解

Annotations