Conseils de pro pour améliorer le style et l'effet des nuages ​​de points matplotlib

Conseils de pro : optimisez le style et l'effet des nuages ​​de points matplotlib

Introduction :
matplotlib est une bibliothèque Python couramment utilisée pour la visualisation de données, et les nuages ​​de points sont le type de graphique le plus couramment utilisé. Bien que matplotlib offre une multitude de fonctions et d'options de configuration, le style de nuage de points par défaut peut ne pas toujours répondre à nos besoins. Dans cet article, nous présenterons quelques techniques professionnelles pour optimiser le style et l'effet des nuages ​​de points matplotlib, et fournirons des exemples de code spécifiques.

1. Changez la couleur et la taille des points de dispersion

1. Changez la couleur des points de dispersion : vous pouvez utiliser le paramètre "c" pour spécifier la couleur. Les couleurs couramment utilisées incluent "b" (bleu), "g" (. vert), "r" (rouge), "c" (cyan), "m" (magenta), "y" (jaune), "k" (noir), etc. Par exemple, vous pouvez utiliser « r » pour représenter les points de dispersion rouges.

Exemple de code :

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.scatter(x, y, c='r')  # 指定颜色为红色
plt.show()

2. Modifiez la taille des points de dispersion : Vous pouvez utiliser le paramètre "s" pour spécifier la taille des points de dispersion. Plus la valeur est grande, plus les points de dispersion sont grands. Par exemple, vous pouvez utiliser s=100 pour représenter une taille de point de dispersion de 100.

Exemple de code :

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.scatter(x, y, s=100)  # 指定散点的大小为100
plt.show()

2. Ajoutez un mappage de couleurs et un mappage de taille

1. Le mappage de couleurs et le mappage de taille font référence à l'ajustement automatique de la couleur et de la taille des points de dispersion en fonction de la valeur d'une variable, afin d'afficher les données. plus intuitivement. Vous pouvez utiliser le paramètre cmap pour spécifier une carte de couleurs, et vous pouvez utiliser le paramètre norm pour spécifier une carte de taille. cmap参数指定颜色映射，也可以使用norm参数指定大小映射。

示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
colors = [1, 2, 3, 4, 5]  # 颜色映射变量
sizes = np.array([10, 20, 30, 40, 50])  # 大小映射变量

plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='rainbow', s=sizes)
plt.colorbar()  # 添加颜色条
plt.show()

三、调整坐标轴范围和刻度

1. 调整坐标轴范围：可以使用plt.xlim()和plt.ylim()函数分别设置x轴和y轴的范围。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.scatter(x, y)
plt.xlim(0, 6)  # x轴范围为0到6
plt.ylim(0, 12)  # y轴范围为0到12
plt.show()

2. 调整刻度：可以使用plt.xticks()和plt.yticks()函数分别设置x轴和y轴的刻度。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.scatter(x, y)
plt.xticks(range(1, 6))  # x轴刻度为1到5
plt.yticks(range(0, 11, 2))  # y轴刻度为0到10，步长为2
plt.show()

四、添加标题和标签
可以使用plt.title()函数添加标题，使用plt.xlabel()和plt.ylabel()

Exemple de code :

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.scatter(x, y)
plt.title('Scatter Plot')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

3. Ajustez la plage et l'échelle de l'axe des coordonnées

Ajustez la plage de l'axe des coordonnées : Vous pouvez utiliser plt.xlim() et plt.ylim( )fonction code> définit respectivement la plage de l'axe des x et de l'axe des y. <br>

🎜Exemple de code : 🎜rrreee🎜🎜Ajuster l'échelle : Vous pouvez utiliser les fonctions plt.xticks() et plt.yticks() pour définir l'échelle du Axe x et axe y respectivement. 🎜🎜🎜Exemple de code : 🎜rrreee🎜4. Ajouter un titre et une étiquette🎜Vous pouvez utiliser la fonction plt.title() pour ajouter un titre, utilisez plt.xlabel() et plt.ylabel() ajoute des étiquettes pour l'axe des x et l'axe des y respectivement. 🎜🎜Exemple de code : 🎜rrreee🎜 5. Autres ajustements de style🎜En plus des méthodes d'ajustement présentées ci-dessus, vous pouvez également optimiser davantage le style et l'effet du nuage de points, comme l'ajout de grilles, la modification des formes de points, la modification des bords des points, ajouter des annotations, etc. Ces opérations peuvent être réalisées en appelant des fonctions et des méthodes appropriées. 🎜🎜Conclusion : 🎜Cet article présente quelques techniques professionnelles pour optimiser le style et l'effet des nuages ​​de points matplotlib et fournit des exemples de code spécifiques. En utilisant ces techniques, nous pouvons ajuster de manière flexible l’apparence du nuage de points pour mieux répondre à nos besoins. J'espère que cet article vous sera utile pour apprendre et utiliser les nuages ​​de points matplotlib. 🎜

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