- 散點圖是我喜歡用的一類數(shù)據(jù)可視化圖表制圈，在這里記錄一下一些常用的技巧
- 以下
plt代表matplotlib.pyplot瞬测，p3d代表mpl_toolkits.mplot3d慷妙，如果對mpl_toolkits.mplot3d不熟悉可以稍微看一下我的另一篇文章mpl_toolkits.mplot3d工具包寿谴。
基礎(chǔ)
二維散點圖的函數(shù)原型:
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None,
vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None,
verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None,
**kwargs)
- 二維散點圖在
pyplot中匣距，其參數(shù)作用如下：
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x, y對應(yīng)了平面點的位置庙楚，
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s控制點大小上荡，
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c對應(yīng)顏色指示值，也就是如果采用了漸變色的話，我們設(shè)置c=x就能使得點的顏色根據(jù)點的x值變化
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cmap調(diào)整漸變色或者顏色列表的種類酪捡，關(guān)于顏色的運用其實也挺有趣的叁征，有興趣可以看一下我的另一篇文章《自定義顏色及漸變顏色》
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marker控制點的形狀
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alpha控制點的透明度，我喜歡在數(shù)據(jù)量大的時候設(shè)置較小的alpha值逛薇，然后調(diào)整一下s值捺疼，這樣產(chǎn)生重疊效果使得數(shù)據(jù)的聚集特征會很好地顯示出來：看一下效果
第一個是不設(shè)透明度的
現(xiàn)在是設(shè)置透明度的
再調(diào)整一下點的大小
- 這個例子就體現(xiàn)的比較明顯，這種情況下永罚，相同的數(shù)據(jù)在第一個圖中看不出有兩個聚集點啤呼，而后面兩個圖一個比一個明顯
- 其他的參數(shù)目前不怎么用，等用到了的時候再更新吧
三維散點圖的函數(shù)原型
p3d.Axes3D.scatter( xs, ys, zs=0, zdir=’z’, s=20, c=None, depthshade=True,
*args, **kwargs )
p3d.Axes3D.scatter3D( xs, ys, zs=0, zdir=’z’, s=20, c=None, depthshade=True,
*args, **kwargs)
- 三維散點圖在
p3d.Axes3D中呢袱，有兩個版本官扣，但效果都一樣，這里就挑上面那個版本产捞，下面解釋參數(shù)：
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xs, ys代表點的x, y軸坐標(biāo)
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zs代表z軸坐標(biāo)醇锚，但有兩種形式，第一種就是取一個標(biāo)量坯临，函數(shù)原型里默認就是一個標(biāo)量0，也就是默認所有的點都畫在一個z=0的水平平面上恋昼；第二種就是取和xs看靠、ys同樣shape的數(shù)組，從而指定每個點的實際z軸坐標(biāo)液肌，如下：
zs默認為0
zs取一個標(biāo)量
zs取一個數(shù)組
