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Matplotlib繪制散點圖的方法是什么，相關(guān)API有什么
Admin 2022-07-01 群英技術(shù)資訊 852 次瀏覽
這篇文章主要介紹了Matplotlib繪制散點圖的方法是什么，相關(guān)API有什么相關(guān)知識，內(nèi)容詳細易懂，操作簡單快捷，具有一定借鑒價值，相信大家閱讀完這篇Matplotlib繪制散點圖的方法是什么，相關(guān)API有什么文章都會有所收獲，下面我們一起來看看吧。前言
前面說到的主要是matplotlib對于圖像的基礎操作，然后從這篇開始，主要說一下點圖，分析點圖在實際問題的數(shù)據(jù)處理中應用非常廣泛，比如說邏輯回歸是利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)點通過擬合得到一定的函數(shù)關(guān)系，甚至生活中，物體運動的軌跡，也可以看做是連續(xù)的點繪制而成，還有圖像，也是很多個像素點堆砌而成的，在圖像處理中經(jīng)常會針對單個像素點進行處理。
現(xiàn)在的深度學習或者機器學習，模型都是固定的，大多 不需要怎么改動，而能提升訓練效果的，最重要的就是能更好的處理數(shù)據(jù)，而很多數(shù)據(jù)本身就是點集，利用matplotlib將點繪制成可視化的圖像，也方便人工智能工程師的分析理解，畢竟可視化的效果，總比看著枯燥的數(shù)據(jù)想象要來的更好。
在python中畫散點圖主要是用matplotlib模塊中的scatter函數(shù)，先來看一下scatter函數(shù)的基本信息。
可以看到scatter中有很多參數(shù)，經(jīng)常使用的參數(shù)主要有以下幾個：
散點圖
以下是一個散點圖的簡單演示，利用numpy的random函數(shù)生成隨機數(shù)，然后將這些點畫出來。如圖安裝圖中API設置窗口的參數(shù)，這里簡單說一下cmap='jet_r'這個，jet_r是一個顏色映射算法，就是系統(tǒng)會根據(jù)圖像中的信息自動配置顏色，這里也可以自己設置顏色，也可以用其他的顏色映射表示。
繪制散點圖相關(guān)API:
mp.scatter(
xarray, yarray, # 給出點的坐標
marker='', # 點型
s = 60, # 點的大小
edgecolor='', # 邊緣色
facecolor='', # 填充色
zorder=3, # 繪制圖層編號
c=d, # 設置過渡性顏色
cmap='jet' # 顏色映射
)
隨機生成符合 正態(tài)分布 的隨機數(shù):
n = 500 # 隨機生成n個數(shù) # 172: 數(shù)學期望 # 20: 標準差 x = np.random.normal(172, 20, n)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mp
n = 500
# 隨機生成500個樣本身高
x = np.random.normal(172, 10, n)
# 隨機生成500個樣本體重
y = np.random.normal(65, 10, n)
mp.figure('Persons', facecolor='lightgray')
mp.title('Person Points', fontsize=16)
mp.xlabel('Height', fontsize=12)
mp.ylabel('Weight', fontsize=12)
mp.tick_params(labelsize=10)
mp.grid(linestyle=':')
d = (x-172)**2 + (y-65)**2
mp.scatter(x, y, c=d, cmap='jet_r',
alpha=0.6, label='Person', s=50)
mp.legend()
mp.show()
總結(jié)
感謝各位的閱讀，以上就是“Matplotlib繪制散點圖的方法是什么，相關(guān)API有什么”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學習后，相信大家對Matplotlib繪制散點圖的方法是什么，相關(guān)API有什么都有更深刻的體會了吧。這里是群英網(wǎng)絡，小編將為大家推送更多相關(guān)知識點的文章，歡迎關(guān)注！
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