100天精通Python（可视化篇）——第79天：matplotlib绘制不同种类炫酷折线图代码实战（网格趋势对比百分比多条折线堆积百分比堆积多坐标子图3D折线图）
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了100天精通Python（可视化篇）——第79天：matplotlib绘制不同种类炫酷折线图代码实战（网格趋势对比百分比多条折线堆积百分比堆积多坐标子图3D折线图）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
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100天精通Python（可视化篇）——第82天：matplotlib绘制不同种类炫酷散点图参数说明+代码实战（二维散点图三维散点图散点图矩阵）
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专栏导读
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0. 前言
散点图（Scatterplot）是一种数据可视化图，用于将两个或更多维度的数据图像化，用不同大小和形状的点表示各自的数据集。它们通常用于表示两个变量之间的相互关系，并在分析异常值时非常有用。散点图的性质使其能够探究两个变量之间的关联性，还可以制作回归线或非线性回归图来查看数据之间的趋势。
特点：散点图提供了相当强大的数据可视化功能，它允许我们研究变量之间的关联性、可视化显著性空间、挖掘任何趋势或模式以及识别异常情况。
应用场景：散点图可用于研究由两个或更多变量组成的多元统计分析。它们通常用于计算两个变量之间的相关性，有助于发现事物间的联系。举例而言，我们可以用散点图来研究婴儿出生体重与出生时期长度之间的联系，以及哪些市场因素（如季节性变化、价格变化等）可能影响销售额等等。
1. 参数说明
matplotlib绘制散点图的函数是scatter()，以下是函数代码和参数说明大全：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x,
y,
s=None,
c=None,
marker=None,
cmap=None,
norm=None,
vmin=None,
vmax=None,
alpha=None,
linewidths=None,
edgecolors=None,
plotnonfinite=False,
data=None,
**kwargs
)
参数说明：
x, y：散点图的x和y坐标数据，可以是数组、列表或者Series类型。
s：散点的大小。可以是一个标量，也可以是与x、y等长度相���的数组。
c：散点的颜色。可以是一个表示颜色的字符串，也可以是一个与x、y等长度相同的数组。
marker：散点的形状。可以是一个表示形状的字符串，例如'o'、'+'、'x'等，也可以是一个自定义的MarkerStyle对象。
cmap：颜色映射。如果c参数是一个数组，则可以使用cmap参数指定颜色映射，例如'viridis'、'cool'等。
norm：颜色映射的归一化方式。可以是matplotlib.colors.Normalize对象，也可以是自定义的归一化函数。
vmin, vmax：颜色映射的最小值和最大值。
alpha：散点的透明度。可以是一个标量，也可以是与x、y等长度相同的数组。
linewidths：散点的边框宽度。
edgecolors：散点的边框颜色。
label：散点的标签，用于在图例中显示。
zorder：散点的层级，用于控制散点的绘制顺序。
hatch：散点的填充样式。
picker：指定散点的选中方式，例如'pick_event'表示使用pick事件选中散点。
plotnonfinite：指定是否绘制非有限数据。
data：散点的数据源。
**kwargs：其他可选参数，例如color、size、facecolors等。
以上是scatter()函数的参数说明，可以根据需要灵活使用。
2. 两主特征：二维散点图
**二维散点图是一种用于展示二维数据点分布情况的图表类型。**它将每个数据点表示为平面上的一个点，通常使用不同的符号或颜色来区分不同的数据类别或属性。二维散点图可以用于分析数据的聚集性、离散程度、异常点等特征，是数据可视化中常用的一种方法。
1）普通散点图
首先，我们使用 NumPy 库生成了两个长度为 50 的随机数组 x 和 y。然后，我们使用 matplotlib 的 scatter() 函数绘制散点图。最后，我们使用 show() 函数显示图像。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成数据
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
# 显示图像
plt.show()
运行结果：
2）文字标签散点图
首先，使用scatter函数绘制散点图，将x轴和y轴的数据传递给它。然后，使用text函数添加标签。text函数需要传递标签的x和y坐标，以及标签的文本。这个散点图展示了一些数据点，每个点都有一个标签。通过这个图，我们可以很容易地看出每个点的位置和标签，更直观地理解数据。下面是一个示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 5, 7, 8]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
# 添加标签
for i, label in enumerate(labels):
plt.text(x[i], y[i], label)
# 显示图形
plt.show()
运行结果：
3）带颜色映射的散点图
首先使用numpy.random.randn函数生成500个生成随机数据样本，每个样本有2个特征。同时，使用numpy.random.randn函数生成500个特征值。
- 绘制带颜色映射的散点图：使用matplotlib.pyplot.subplots函数创建一个子图，并使用scatter函数绘制散点图。其中，c参数指定颜色映射的值，cmap参数指定颜色映射的颜色范围。同时，使用grid函数添加网格线，使用set_xlabel和set_ylabel函数设置坐标轴标签。
- 添加颜色条：使用legend_elements函数生成颜色条，使用legend函数添加颜色条并设置标题和位置。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机数据
np.random.seed(0)
n_samples = 500
x = np.random.randn(n_samples, 2)
colors = np.random.randn(n_samples)
# 绘制带颜色映射的散点图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
scatter = ax.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=colors, cmap='cool')
ax.grid(True)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
# 添加颜色条
legend1 = ax.legend(*scatter.legend_elements(),
loc="upper right", title="Values")
ax.add_artist(legend1)
plt.show()
运行结果：
4）ArcGIS散点图
ArcGIS散点图是一种常见的数据可视化方式，可以帮助我们更好地理解数据之间的关系。使用matplotlib可以轻松绘制出漂亮的ArcGIS散点图，并且可以对图像进行进一步的解释。下面是一个简单的例子，展示如何使用matplotlib绘制ArcGIS散点图：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
z = np.random.rand(100) * 100
# 绘制散点图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(x, y, c=z, cmap='cool', alpha=0.8)
# 添加标题和标签
plt.title('ArcGIS Scatter Plot')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.colorbar()
plt.show()
运行结果：
5）气泡图
气泡图是一种散点图，其中每个数据点用一个圆圈表示，并且圆圈的大小表示第三个变量的值。气泡图通常用于显示多个变量之间的关系。我们使用 NumPy 库生成了三个长度为 50 的随机数组 x、y 和 z，其中 z 表示圆圈的大小。然后，我们使用 scatter() 函数绘制气泡图，并将 z 用作圆圈的大小。最后，我们使用 show() 函数显示图像。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成数据
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
z = np.random.rand(50) * 1000
# 绘制气泡图
plt.scatter(x, y, s=z)
# 显示图像
plt.show()
运行结果：
6）分类散点图
我们使用 numpy 库生成了两组长度为 50 的随机数组 x1、y1 和 x2、y2。然后，我们使用 plt.scatter() 函数绘制两组散点图，并添加标签。接着，我们使用 plt.legend() 函数添加图例。最后，我们使用 plt.xlabel()、plt.ylabel() 和 plt.title() 函数添加标签和标题。最终，我们使用 plt.show() 函数显示图像。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成数据
x1 = np.random.rand(50)
y1 = np.random.rand(50)
x2 = np.random.rand(50)
y2 = np.random.rand(50) + 1
# 绘制散点图
plt.scatter(x1, y1, label='Group 1')
plt.scatter(x2, y2, label='Group 2')
# 添加图例
plt.legend()
# 添加标签和标题
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Grouped Scatter Plot')
# 显示图像
plt.show()
运行结果：
7）线性拟合散点图
线性拟合散点图是一种常见的数据可视化方式，用于表示两个变量之间的关系。其中，横轴表示自变量，纵轴表示因变量，每个点代表一组数据。通过对散点进行线性拟合，可以得到一条直线，该直线能够较好地拟合数据点，反映出自变量和因变量之间的趋势关系。
线性拟合散点图广泛应用于科学研究、商业分析等领域。通过观察散点图，我们可以发现自变量和因变量之间的关系是否存在，以及关系的强度和方向。通过线性拟合，我们可以更加准确地描述这种关系，预测未来的趋势和结果，并作出相应的决策。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
# 生成数据
x = np.random.rand(50)
y = 2 * x + 1 + np.random.randn(50) * 0.2
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
# 计算线性回归的斜率、截距和 R-squared 值
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x, y)
# 绘制拟合直线
plt.plot(x, slope * x + intercept, color='r')
# 添加标签和标题
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Linear Regression')
# 显示图像
plt.show()
运行结果：
8）分类+线性拟合散点图
分类+线性拟合散点图是一种常见的数据可视化方式，可以用来展示两个变量之间的关系：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
np.random.seed(42)
x = np.random.randint(1, 6, size=20)
y = np.random.normal(0, 1, size=20)
group = np.random.choice(['A', 'B'], size=20)
# 计算每组的均值和标准差
groups = np.unique(group)
means = [np.mean(y[group == g]) for g in groups]
stds = [np.std(y[group == g]) for g in groups]
# 绘图
fig, ax = plt.subplots()
for g in groups:
ax.scatter(x[group == g], y[group == g], label=g)
# 添加线性拟合
for g in groups:
x_g = x[group == g]
y_g = y[group == g]
z = np.polyfit(x_g, y_g, 1)
p = np.poly1d(z)
ax.plot(x_g, p(x_g), '--', color='gray')
# 添加误差线
ax.errorbar(np.arange(1, len(groups)+1), means, yerr=stds, fmt='none', color='black', capsize=5)
# 设置图形属性
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_xticks(np.arange(1, len(groups)+1))
ax.set_xticklabels(groups)
ax.legend()
plt.show()
解释：
首先，我们使用numpy生成了一些随机数据，包括20个x值、20个y值和20个分组（A或B）。
然后，我们计算了每个分组的均值和标准差，以便后面添加误差线。
接着，我们创建了一个matplotlib图形对象，包括一个坐标轴对象ax。
我们使用循环遍历每个分组，将它们的x值和y值绘制成散点图，并添加标签。
我们使用另一个循环，为每个分组添加线性拟合线，以展示x和y之间的趋势。
最后，我们添加误差线、设置图形属性（包括x轴标签、y轴标签、x轴刻度标签、图例等），并显示图形。
这样，我们就可以使用matplotlib绘制好看的分组+线性拟合散点图了。这种图形可以让我们更直观地了解两个变量之间的关系，并展示不同分组之间的差异。
运行结果：
3. 三主特征：三维散点图
三维散点图是一种常见的数据可视化方式，用于表示三个变量之间的关系。其中，横轴、纵轴和深度轴分别表示三个变量，每个点代表一组数据。通过对散点进行可视化，可以直观地观察三个变量之间的关系，发现其中的规律和趋势。
1）三维散点图
3D 散点图是一种显示三个变量之间关系的图表。每个数据点用一个点表示，并且其位置取决于三个变量的值：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 生成数据
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
z = np.random.rand(50)
# 绘制 3D 散点图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, z)
# 显示图像
plt.show()
运行结果：
2）三维分类散点图
以下是一个基于matplotlib绘制好看的三维分类散点图的示例代码及其说明：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 生成数据
num = 200
X = np.random.randn(num, 3)
y = np.random.randint(0, 3, num)
# 创建3D图像
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 设置颜色列表
colors = ['r', 'g', 'b']
# 绘制散点图
for i in range(3):
ax.scatter(X[y==i, 0], X[y==i, 1], X[y==i, 2], c=colors[i], label='Class %d' % i)
# 设置图像标题和坐标轴标签
ax.set_title('3D Scatter Plot')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
# 添加图例
ax.legend()
# 显示图像
plt.show()
代码说明：
首先，生成200个三维数据点X和它们的类别标签y，类别标签取值为0、1、2。
然后，创建一个3D图像，其中projection参数设置为'3d'表示创建一个三维图像。定义一个颜色列表colors，用来表示不同类别的颜色。
接着，使用for循环遍历每个类别，对于每个类别，使用ax.scatter()方法绘制散点图。其中，X[y==i, 0]表示取出类别为i的所有数据点在X坐标轴上的值，X[y==i, 1]和X[y==i, 2]分别表示在Y和Z坐标轴上的值。c参数设置为colors[i]，表示使用颜色列表中第i个颜色来绘制该类别的数据点。label参数设置为'Class %d' % i，表示在图例中显示该类别的标签。
设置图像标题和坐标轴标签，使用ax.set_title()、ax.set_xlabel()、ax.set_ylabel()和ax.set_zlabel()方法。
添加图例，使用ax.legend()方法。
显示图像，使用plt.show()方法。
这段代码可以生成一个三维分类散点图，其中不同类别的数据点用不同的颜色表示，图例中显示了每个类别的标签。可以根据需要对数据和图像进行修改，以符合具体的需求。
运行结果：
3）三维波浪分类散点图
下面代码展示了三个类别的散点图，其中每个点的颜色代表其所属的类别。我们可以看到，类别1的数据分布在x轴和y轴的中心，类别2的数据分布在x轴和y轴的右上角，类别3的数据分布在x轴和y轴的左上角。在z轴方向，所有的数据都呈现出波浪形状：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 生成三个类别的随机数据
np.random.seed(42)
n = 100
x1 = np.random.normal(0, 1, n)
y1 = np.random.normal(0, 1, n)
z1 = np.sin(np.sqrt(x1**2 + y1**2)) / (np.sqrt(x1**2 + y1**2))
x2 = np.random.normal(2, 1, n)
y2 = np.random.normal(2, 1, n)
z2 = np.sin(np.sqrt(x2**2 + y2**2)) / (np.sqrt(x2**2 + y2**2))
x3 = np.random.normal(-2, 1, n)
y3 = np.random.normal(2, 1, n)
z3 = np.sin(np.sqrt(x3**2 + y3**2)) / (np.sqrt(x3**2 + y3**2))
# 使用了正态分布和三角函数来生成数据。x1、y1、z1代表类别1的数据，x2、y2、z2代表类别2的数据，x3、y3、z3代表类别3的数据
X = np.vstack((np.hstack((x1, x2, x3)),
np.hstack((y1, y2, y3)),
np.hstack((z1, z2, z3)))).T
# 将数据合并到一个数组中，并为每个类别设置不同的颜色
colors = np.vstack((np.zeros((n, 1)), np.ones((n, 1)), np.ones((n, 1)) * 2))
# 使用3D坐标系来绘制散点图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], c=colors.ravel())
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
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