MATPLOTLIB.PYPLOT.SCATTER() V PYTHONU

Matplotlib stoji kot obsežna knjižnica v Pythonu, ki ponuja možnost ustvarjanja statičnih, animiranih in interaktivnih vizualizacij. Matplotlib.pyplot.scatter() v Pythonu se razširja na ustvarjanje raznolikih grafov, kot so razpršeni grafikoni, palični grafikoni, tortni grafikoni, črtni grafikoni, histogrami, 3-D grafikoni in drugo.

Za bolj poglobljeno razumevanje lahko dodatne informacije najdete v vodniku z naslovom Python Matplotlib – Pregled .

Kaj je Matplotlib.pyplot.scatter()?

The matplotlib.pyplot.scatter() ploskve služijo kot vizualno orodje za raziskovanje in analizo odnosov med spremenljivkami, pri čemer uporabljajo pike za prikaz povezave med njimi. Knjižnica matplotlib zagotavlja razprši () metoda, posebej zasnovana za ustvarjanje razpršenih grafov. Ti diagrami so ključni pri ponazarjanju soodvisnosti med spremenljivkami in kako lahko spremembe ene spremenljivke vplivajo na drugo

Sintaksa : matplotlib.pyplot.scatter(x_axis_data, y_axis_data, s=Brez, c=Brez, marker=Brez, cmap=Brez, vmin=Brez, vmax=Brez, alpha=Brez, linewidths=Brez, edgecolors=Brez)

Parametri:

x_axis_data> : Matrika, ki vsebuje podatke za x-axis.matplotlib

s> : Velikost označevalca, ki je lahko skalar ali niz velikosti, ki je enaka velikosti x ali y.

c> : Barva zaporedja barv za markerje.

marker> : Marker slog.

cmap> : Ime barvne karte.

linewidths> : Širina roba označevalca.

edgecolor> : Barva obrobe označevalca.

alpha> : Vrednost mešanja v razponu med 0 (prozorno) in 1 (neprozorno).

Razen x_axis_data> in y_axis_data> , vsi drugi parametri so neobvezni, njihove privzete vrednosti pa so nastavljene na Brez. Spodnji primeri raztresenih grafov prikazujejo vsestranskost metode scatter() s prikazom različnih kombinacij teh neobveznih parametrov.

Obstaja več načinov ustvarjanja risb z uporabo matplotlib.pyplot.scatter() v Pythonu. Nekaj primerov ponazarja matplotlib. pyplot.scatter() funkcija v matplotlib.plot:

Osnovni raztreseni prikaz
Raztreseni prikaz z več nizi podatkov
Izris mehurčastega grafikona
Prilagojen raztreseni prikaz

Raztreseni prikaz v Matplotlib

Z uvozom matpltlib. plot () smo ustvarili razpršeni graf. Določi koordinate x in y, nato nariše točke v modri barvi in prikaže izris.

Python3

prehod po naročilu

import> matplotlib.pyplot as plt> x>=>[>5>,>7>,>8>,>7>,>2>,>17>,>2>,>9>,> >4>,>11>,>12>,>9>,>6>]> y>=>[>99>,>86>,>87>,>88>,>100>,>86>,> >103>,>87>,>94>,>78>,>77>,>85>,>86>]> plt.scatter(x, y, c>=>'blue'>)> # To show the plot> plt.show()>

Izhod :

Osnovni raztreseni prikaz

Narišite več naborov podatkov na raztreseni graf

Spodnja koda ustvari razpršeni graf, ki prikazuje dva različna niza podatkov, vsak s svojim nizom koordinat x in y. Koda uporablja različne označevalce, barve in možnosti oblikovanja za izboljšano vizualizacijo.

Python3

import> matplotlib.pyplot as plt> # dataset-1> x1>=> [>89>,>43>,>36>,>36>,>95>,>10>,> >66>,>34>,>38>,>20>]> y1>=> [>21>,>46>,>3>,>35>,>67>,>95>,> >53>,>72>,>58>,>10>]> # dataset2> x2>=> [>26>,>29>,>48>,>64>,>6>,>5>,> >36>,>66>,>72>,>40>]> y2>=> [>26>,>34>,>90>,>33>,>38>,> >20>,>56>,>2>,>47>,>15>]> plt.scatter(x1, y1, c>=>'pink'>,> >linewidths>=> 2>,> >marker>=>'s'>,> >edgecolor>=>'green'>,> >s>=> 50>)> plt.scatter(x2, y2, c>=>'yellow'>,> >linewidths>=> 2>,> >marker>=>'^'>,> >edgecolor>=>'red'>,> >s>=> 200>)> plt.xlabel(>'X-axis'>)> plt.ylabel(>'Y-axis'>)> plt.show()>

Izhod :

Raztreseni prikaz z več nizi podatkov

Mehurčki izrisi v Matplotlib

Ta koda ustvari mehurčasti grafikon z uporabo Matplotlib. Nariše točke z določenimi koordinatami x in y, od katerih je vsaka predstavljena z mehurčkom z velikostjo, določeno z bubble_sizes> seznam. Grafikon ima prilagoditve za prosojnost, barvo robov in širino črte. Na koncu prikaže risbo z naslovom in oznakami osi.

Python3

import> matplotlib.pyplot as plt> # Data> x_values>=> [>1>,>2>,>3>,>4>,>5>]> y_values>=> [>2>,>3>,>5>,>7>,>11>]> bubble_sizes>=> [>30>,>80>,>150>,>200>,>300>]> # Create a bubble chart with customization> plt.scatter(x_values, y_values, s>=>bubble_sizes, alpha>=>0.6>, edgecolors>=>'b'>, linewidths>=>2>)> # Add title and axis labels> plt.title(>'Bubble Chart with Transparency'>)> plt.xlabel(>'X-axis'>)> plt.ylabel(>'Y-axis'>)> # Display the plot> plt.show()>

Izhod:

Mehurčasti grafikon

Po meri Matplotlib Scatterplot

Z uvozom Matplotlib ustvarimo prilagojen raztreseni grafikon z uporabo Matplotlib in NumPy . Ustvari naključne podatke za x in y koordinate, barve in velikosti. Nato se ustvari razpršeni grafikon s prilagojenimi lastnostmi, kot so barva, velikost, prosojnost in barvni zemljevid. Graf vključuje naslov, oznake osi in lestvico intenzivnosti barv. Nazadnje se prikaže ploskev

Python3

import> matplotlib.pyplot as plt> import> numpy as np> # Generate random data> x>=> np.random.rand(>50>)> y>=> np.random.rand(>50>)> colors>=> np.random.rand(>50>)> sizes>=> 100> *> np.random.rand(>50>)> # Create a customized scatter plot> plt.scatter(x, y, c>=>colors, s>=>sizes, alpha>=>0.7>, cmap>=>'viridis'>)> # Add title and axis labels> plt.title(>'Customized Scatter Plot'>)> plt.xlabel(>'X-axis'>)> plt.ylabel(>'Y-axis'>)> # Display color intensity scale> plt.colorbar(label>=>'Color Intensity'>)> # Show the plot> plt.show()>

Izhod :

Prilagojen raztreseni prikaz

Zaključek

V zaključku, matplotlib.pyplot.scatter()> Python je vsestransko in zmogljivo orodje za vizualizacijo razmerij med spremenljivkami prek razpršenih grafov. Njegova prilagodljivost omogoča prilagajanje označevalcev, barv, velikosti in drugih lastnosti, kar zagotavlja dinamično sredstvo za predstavitev kompleksnih podatkovnih vzorcev. Ne glede na to, ali gre za osnovno raziskovalno analizo ali podrobno interpretacijo podatkov, ima ta funkcija ključno vlogo pri ustvarjanju informativnih in vizualno privlačnih razpršenih grafov v programskem okolju Python.