Warum ist die Streudiagramm-Markergröße von Matplotlib als „s: Größe in Punkten^2' definiert?

Pyplot-Streudiagramm-Markergröße: Punkte verstehen^2

In der Pyplot-Dokumentation für Streudiagramme ist die Markierungsgröße als „s“ definiert : Größe in Punkten^2.“ Diese Notation kann verwirrend sein, also lassen Sie uns untersuchen, was sie wirklich bedeutet.

Punkte^2: Definieren des Markierungsbereichs

"Punkte^2" bezieht sich auf den Bereich von die Markierung in quadratischen Punkten. Ein Punkt ist eine willkürliche Einheit, die in Typografie und Grafiken zur Messung von Schriftgröße und -abstand verwendet wird. Im Kontext von Streudiagrammen bestimmen Punkte^2 die Größe des Markierungssymbols selbst, nicht seine Pixel oder Punkte auf dem Bildschirm.

Auswirkungen auf die Markierungsgröße

Um die Breite (oder Höhe) einer Markierung zu verdoppeln, müssen Sie s um den Faktor 4 vergrößern, da die Fläche proportional zum Quadrat der Abmessung ist. Dies bedeutet, dass die Verdoppelung der linearen Abmessung einer Markierung ihre scheinbare Größe stärker als linear erhöht. Daher gewährleistet die Definition der Größe als Fläche statt als lineare Dimension eine intuitivere visuelle Darstellung.

In der Praxis

Bei der Angabe der Markierungsgröße können Sie diese anpassen bis es optisch passend aussieht. Verschiedene Markierungsgrößen können verwendet werden, um verschiedene Datenpunkte zu unterscheiden oder bestimmte Trends hervorzuheben.

Beispiel

Bedenken Sie den folgenden Code:

import matplotlib.pyplot as plt

x = [0, 2, 4, 6, 8, 10]
y = [0] * len(x)
s = [20 * 4**n for n in range(len(x))]

plt.scatter(x, y, s=s)
plt.show()

Dies Der Code erstellt ein Streudiagramm mit Markierungen zunehmender Größe. Jeder aufeinanderfolgende Marker ist flächenmäßig viermal so groß wie der vorherige, was die exponentielle Beziehung zwischen s und der Markergröße verdeutlicht.

Fazit

Das Verständnis des Konzepts der Punkte^2 hilft Sie steuern die Größe der Markierungen in Streudiagrammen genau. Durch Anpassen des Bereichs können Sie optisch ansprechende und informative Diagramme erstellen.

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