python二维散点图

### 使用 Matplotlib 绘制二维散点图 在 Python 中，`matplotlib` 是一个强大的绘图库，可以用来绘制各种类型的图形，其中包括二维散点图。以下是关于如何使用 `matplotlib.pyplot.scatter()` 函数来创建二维散点图的详细介绍。 #### 导入必要的库 要使用 `matplotlib` 进行绘图，首先需要导入该库以及其他可能需要用到的相关模块，比如 `numpy` 来生成数据集。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ``` #### 数据准备 可以通过多种方式定义或生成用于绘制散点图的数据点集合 `(x, y)`。下面是一个随机生成数据的例子： ```python np.random.seed(42) # 设置随机种子以便结果可重复 x = np.random.rand(50) * 100 # 随机生成 x 坐标范围为 [0, 100] y = np.random.rand(50) * 100 # 随机生成 y 坐标范围为 [0, 100] sizes = np.random.rand(50) * 1000 # 定义每个点的大小 colors = np.random.rand(50) # 定义颜色分布 ``` #### 创建散点图 利用 `plt.scatter()` 方法可以根据给定的数据点 `(x, y)` 和其他属性（如大小、颜色等）绘制散点图。 ```python fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) scatter_plot = ax.scatter(x, y, s=sizes, c=colors, alpha=0.7, cmap='viridis') plt.colorbar(scatter_plot, label="Color Intensity") # 添加颜色条说明 ax.set_title("2D Scatter Plot Example", fontsize=16) ax.set_xlabel("X-axis Label", fontsize=12) ax.set_ylabel("Y-axis Label", fontsize=12) # 显示网格线以增强视觉效果 ax.grid(True, linestyle="--", linewidth=0.5, color='gray', alpha=0.7) # 展示最终图像 plt.tight_layout() plt.show() ``` 这段代码展示了如何自定义散点的颜色和尺寸，并通过调整透明度 (`alpha`) 提高可视化的清晰程度[^2]。 --- #### 关键参数解析 - **`s`**: 控制散点的面积大小，其单位是像素平方。如果希望指定固定大小，则传入单一数值；若需动态变化则提供数组形式输入。 - **`c`**: 表达散点的颜色信息，既可以接受单个颜色字符串也可以接收与数据长度一致的一维数组作为渐变依据。 - **`alpha`**: 调节透明级别，默认值为 1 （完全不透明）。降低此值有助于处理重叠较多的情况下的观察体验。 - **`cmap`**: 当传递连续型变量至 `c` 参数时，指定一种 colormap 方便映射不同数值到相应色调上[^3]。 --- #### 示例运行效果图描述 执行以上脚本后会得到一幅带有彩色编码标记的二维平面散布状图案展示画面，在其中每一点都代表了一组具体的坐标位置及其附加特性表现形式——例如大小差异反映权重区别或者色彩深浅体现类别归属关系等等[^1]。 ---