Точечная диаграмма в Matplotlib

Matplotlib — это обширная библиотека в Python, которая позволяет создавать статические, анимированные и интерактивные визуализации. Функция Matplotlib.pyplot.scatter() в Python позволяет создавать различные графики, такие как точечные диаграммы, гистограммы, круговые диаграммы, линейные графики, трёхмерные графики и многое другое.

Что такое Matplotlib.pyplot.scatter()?

Графики matplotlib.pyplot.scatter() служат визуальным инструментом для изучения и анализа взаимосвязей между переменными с помощью точек, изображающих связь между ними. Библиотека matplotlib предоставляет метод scatter(), специально разработанный для создания точечных графиков. Эти графики помогают проиллюстрировать взаимозависимости между переменными и то, как изменения одной переменной могут повлиять на другую.

Синтаксис: 

matplotlib.pyplot.scatter(x_axis_data, y_axis_data, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None)

Параметры:

• x_axis_data: Массив, содержащий данные для оси x.matplotlib
• s: Размер маркера, который может быть скаляром или массивом размером, равным размеру x или y.
• c: Цвет последовательности цветов для маркеров.
• marker: Стиль маркера.
• cmap: Название цветовой карты.
• linewidths: Ширина границы маркера.
• edgecolor: Цвет границы маркера.
• alphaЗначение прозрачности от 0 (прозрачный) до 1 (непрозрачный).

За исключением x_axis_data и y_axis_data, все остальные параметры являются необязательными, а их значения по умолчанию равны None. Приведенные ниже примеры точечных диаграмм демонстрируют универсальность метода scatter() за счет различных комбинаций этих необязательных параметров.

Matplotlib.pyplot.scatter() в Python

Существуют различные способы создания графиков с помощью matplotlib.pyplot.scatter() в Python. Вот несколько примеров, иллюстрирующих функцию matplotlib. pyplot.scatter() в matplotlib.plot:

• Базовая точечная диаграмма
• Точечная диаграмма с несколькими наборами данных
• Построение пузырьковой диаграммы
• Настраиваемый точечный график

Точечная диаграмма в Matplotlib

Импортировав matpltlib. plot (), мы создали точечную диаграмму. Она определяет координаты x и y, затем рисует точки синим цветом и отображает диаграмму.

import matplotlib.pyplot as plt

x =[5, 7, 8, 7, 2, 17, 2, 9,
	4, 11, 12, 9, 6] 

y =[99, 86, 87, 88, 100, 86, 
	103, 87, 94, 78, 77, 85, 86]

plt.scatter(x, y, c ="blue")

# To show the plot
plt.show()

Вывод :

Базовая точечная диаграмма

Нанесите несколько наборов данных на диаграмму рассеяния

Приведённый ниже код создаёт точечную диаграмму, демонстрирующую два отдельных набора данных, каждый со своим набором координат x и y. В коде используются различные маркеры, цвета и параметры оформления для улучшенной визуализации.

import matplotlib.pyplot as plt

# dataset-1
x1 = [89, 43, 36, 36, 95, 10, 
	66, 34, 38, 20]

y1 = [21, 46, 3, 35, 67, 95, 
	53, 72, 58, 10]

# dataset2
x2 = [26, 29, 48, 64, 6, 5,
	36, 66, 72, 40]

y2 = [26, 34, 90, 33, 38, 
	20, 56, 2, 47, 15]

plt.scatter(x1, y1, c ="pink", 
			linewidths = 2, 
			marker ="s", 
			edgecolor ="green", 
			s = 50)

plt.scatter(x2, y2, c ="yellow",
			linewidths = 2,
			marker ="^", 
			edgecolor ="red", 
			s = 200)

plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.show()

Вывод :

Точечная диаграмма с несколькими наборами данных

Пузырьковые графики в Matplotlib

Этот код генерирует пузырьковую диаграмму с помощью Matplotlib. Он отображает точки с заданными координатами x и y, каждая из которых представлена пузырьком размером, определяемым bubble_sizes списком. Диаграмму можно настроить на прозрачность, цвет границ и толщину линий. Наконец, она отображает график с заголовком и метками осей.

import matplotlib.pyplot as plt

# Data
x_values = [1, 2, 3, 4, 5]
y_values = [2, 3, 5, 7, 11]
bubble_sizes = [30, 80, 150, 200, 300]

# Create a bubble chart with customization
plt.scatter(x_values, y_values, s=bubble_sizes, alpha=0.6, edgecolors='b', linewidths=2)

# Add title and axis labels
plt.title("Bubble Chart with Transparency")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")

# Display the plot
plt.show()

Вывод :

Пузырьковая диаграмма

Настраиваем диаграмму рассеяния Matplotlib

Импортировав Matplotlib, мы создаём пользовательский точечный график с помощью Matplotlib и NumPy. Он генерирует случайные данные для координат x и y, цветов и размеров. Затем создаётся точечный график с пользовательскими свойствами, такими как цвет, размер, прозрачность и цветовая карта. График включает заголовок, метки осей и шкалу интенсивности цвета. Наконец, график отображается.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generate random data
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
colors = np.random.rand(50)
sizes = 100 * np.random.rand(50)

# Create a customized scatter plot
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.7, cmap='viridis')

# Add title and axis labels
plt.title("Customized Scatter Plot")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")

# Display color intensity scale
plt.colorbar(label='Color Intensity')

# Show the plot
plt.show()

Вывод :

Настраиваемый точечный график

Заключение

В заключение отметим, что matplotlib.pyplot.scatter() Python — это универсальный и мощный инструмент для визуализации взаимосвязей между переменными с помощью точечных диаграмм. Его гибкость позволяет настраивать маркеры, цвета, размеры и другие свойства, обеспечивая динамическое представление сложных закономерностей в данных. Эта функция играет важную роль в создании информативных и визуально привлекательных точечных диаграмм в среде программирования Python как для базового исследовательского анализа, так и для детальной интерпретации данных.