scatter散点图

 1 import matplotlib.pyplot as plt
 2 import numpy as np
 3 
 4 n = 1024 #1024个数据
 5 X = np.random.normal(0,1,n) #正态分布
 6 Y = np.random.normal(0,1,n)
 7 
 8 
 9 T = np.arctan2(X,Y) #for color value
10 
11 '''
12 (X,Y)表示点的Location, S代表点的大小，T代表颜色的数量值，不同的数量值生成不同的颜色
13 '''
14 plt.scatter(X,Y,s=75,c=T,alpha=0.5) #对散点图的属性进行设置
15 
16 #设置坐标轴的范围
17 plt.xlim((-1.5,1.5))
18 plt.ylim((-1.5,1.5))
19 
20 #隐藏ticks
21 plt.xticks(())
22 plt.yticks(())
23 
24 
25 plt.show()

运行结果：

 

 1 import matplotlib.pyplot as plt
 2 import numpy as np
 3 
 4 n = 1024 #1024个数据
 5 X = np.random.normal(0,1,n) #正态分布
 6 Y = np.random.normal(0,1,n)
 7 
 8 
 9 T = np.arctan2(X,Y) #for color value
10 
11 '''
12 (X,Y)表示点的Location, S代表点的大小，T代表颜色的数量值，不同的数量值生成不同的颜色
13 '''
14 # plt.scatter(X,Y,s=75,c=T,alpha=0.5) #对散点图的属性进行设置
15 #看在一条线上的散点图
16 plt.scatter(np.arange(5),np.arange(5))
17 
18 # #设置坐标轴的范围
19 # plt.xlim((-1.5,1.5))
20 # plt.ylim((-1.5,1.5))
21 
22 #隐藏ticks
23 plt.xticks(())
24 plt.yticks(())
25 
26 
27 plt.show()

运行结果：

 

numpy中的arange函数作用：生成固定间隔的等差数列。具体用法：numpy常用函数之arange函数 - 简书 (jianshu.com)