软件测试|Python matplotlib教程(二)
  X7HGjGJ7MG9G 2023年11月02日 36 0

前言

之前我们讲过了使用matplotlib绘制曲线图,本篇文章我们来讲解使用matplotlib绘制散点图以及x轴、y轴的设置。

绘制散点图

当我们进行数据分析时,数据可能会是一个个坐标点,我们需要将点画在图像上,对点的分布进行分析,matplotlib支持我们绘制散点图,语法如下:

plt.scatter(x,y,c=“b”,label=“scatter figure”)
  • x:x轴上的值
  • y:y轴上的值
  • c:散点标记的颜色
  • label:标记图形内容的标签文本

示例代码如下:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0.5,10,1000)
y = np.random.rand(1000)

plt.scatter(x,y,c='g',label="scatter figure")

plt.legend()

plt.show()

绘图结果如下:

软件测试|Python matplotlib教程(二)_数据分析

附上颜色选项:

  • 'b' :蓝色
  • 'm' :洋红色
  • 'g' :绿色
  • 'y' :黄色
  • 'r' :红色
  • 'k' :黑色
  • 'w' :白色
  • 'c' :青绿色

x轴,y轴数值范围设置

一般情况来说,x轴y轴的数值范围以及刻度是一样的,但是有时候,我们需要对x轴y轴的数值范围做出特别规定,方便我们的使用。matplotlib同样支持x轴y轴不同的设置。代码如下:

plt.xlim()
plt.ylim()

我们继续使用上面的例子,增加代码:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0.5,10,1000)
y = np.random.rand(1000)

plt.scatter(x,y,c='g',label="scatter figure")
plt.xlim(1,10)
plt.ylim(0,1)

plt.legend()

plt.show()

绘图结果如下:

软件测试|Python matplotlib教程(二)_示例代码_02


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最后一次编辑于 2023年11月08日 0

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