plt.scatter设置分辨率

这段代码使用了 matplotlib 库来进行数据可视化。首先创建了一个大小为 (9, 4)、分辨率为 100 的画布，然后将画布分成两个子图（subplot）（1 行 2 列，第一个子图）。左边的子图绘制了 x^0 的预测值和原始数据，右边的子图绘制了 x^1 的预测值和原始数据。其中，x1 和 x2 分别是 7 个和 12 个等间距的数据点，data 和 data_1 是对应的原始数据，data_0_hat 和 data_1_hat 是使用模型预测得到的结果。在绘制时，使用了不同的标记来区分不同的数据点。最后使用 plt.show() 显示画布。

### 使用 `matplotlib` 的 `plt.scatter()` 函数进行数据可视化 `matplotlib` 是 Python 中一个强大的绘图库，其子模块 `pyplot` 提供了多种绘图函数，其中包括用于绘制散点图的 `plt.scatter()` 函数。以下将详细介绍该函数的基本用法、参数说明以及示例代码。 #### 基本用法 在使用 `plt.scatter()` 之前，需要先导入 `matplotlib.pyplot` 模块，并通常将其简称为 `plt`[^1]。然后可以通过传递 x 和 y 数据来创建散点图。此外，还可以通过设置不同的参数来自定义散点图的外观，例如颜色、大小和标记样式等。 #### 参数说明 - **x, y**: 散点图中点的横纵坐标。 - **c**: 点的颜色，可以是单个颜色值或与数据长度相同的颜色数组。 - **s**: 点的大小，可以是单个数值或与数据长度相同的大小数组。 - **marker**: 点的形状，支持多种标记样式（如 `'o'` 表示圆形）。 - **alpha**: 透明度，取值范围为 0 到 1。 - **edgecolor**: 点边框的颜色。 - **label**: 图例标签。 #### 示例代码 以下是一个完整的示例，展示如何使用 `plt.scatter()` 绘制散点图并添加标题、坐标轴标签和图例。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建随机数据 np.random.seed(42) # 设置随机种子以确保结果可复现 x = np.random.rand(50) y = np.random.rand(50) colors = np.random.rand(50) # 颜色数据 sizes = 1000 * np.random.rand(50) # 大小数据 # 创建散点图 plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.6, edgecolor='w', label='Random Points') # 添加标题和坐标轴标签 plt.title('Scatter Plot Example') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') # 添加图例 plt.legend(loc='upper left') # 显示图形 plt.show() ``` #### 特殊效果：空心圆标记 如果需要在散点图中标记出特定的点，并使用空心圆作为标记，可以通过设置 `color=''` 和 `edgecolors` 参数实现[^5]。以下是一个示例： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.arange(10) y = np.random.rand(10) # 绘制普通散点图 plt.scatter(x, y, color='blue', label='Normal Points') # 标记特定点（例如第 5 个点） i = 4 plt.scatter(x[i], y[i], color='', marker='o', edgecolors='red', s=200, label='Special Point') # 添加标题和坐标轴标签 plt.title('Scatter Plot with Hollow Circle Marker') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') # 添加图例 plt.legend() # 显示图形 plt.show() ``` #### DPI 和像素控制 在某些情况下，可能需要精确控制图像的分辨率（DPI）或点的大小与像素的关系。以下示例展示了如何通过调整 DPI 来影响散点图中点的显示效果[^4]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 设置 DPI 并绘制散点图 for dpi in [72, 100, 144]: fig, ax = plt.subplots(figsize=(2, 2), dpi=dpi) ax.set_title(f"fig.dpi={dpi}") ax.scatter([0], [1], s=10**2, marker="s", linewidth=0, label="100 points^2") ax.scatter([1], [1], s=(10*72./fig.dpi)**2, marker="s", linewidth=0, label="100 pixels^2") ax.legend(loc='upper center', fontsize=8) fig.savefig(f"fig{dpi}.png", bbox_inches="tight") plt.show() ``` ### 注意事项 - 如果需要在散点图中显示中文字符，请确保设置全局字体支持中文[^3]。例如，可以使用 `SimHei` 字体。 - 在实际应用中，可以根据具体需求调整参数以获得最佳视觉效果。 ---