我们可以使用 pyplot 中的 scatter() 方法来绘制散点图。
scatter() 方法语法格式如下：
matplotlib.pyplot.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：长度相同的数组，也就是我们即将绘制散点图的数据点，输入数据。
s：点的大小，默认 20，也可以是个数组，数组每个参数为对应点的大小。
c：点的颜色，默认蓝色 'b'，也可以是个 RGB 或 RGBA 二维行数组。
marker：点的样式，默认小圆圈 'o'。
cmap：Colormap，默认 None，标量或者是一个 colormap 的名字，只有 c 是一个浮点数数组的时才使用。如果没有申明就是 image.cmap。
norm：Normalize，默认 None，数据亮度在 0-1 之间，只有 c 是一个浮点数的数组的时才使用。
vmin，vmax：：亮度设置，在 norm 参数存在时会忽略。
alpha：：透明度设置，0-1 之间，默认 None，即不透明。
linewidths：：标记点的长度。
edgecolors：：颜色或颜色序列，默认为 'face'，可选值有 'face', 'none', None。
plotnonfinite：：布尔值，设置是否使用非限定的 c ( inf, -inf 或 nan) 绘制点。
**kwargs：：其他参数。
以下实例 scatter() 函数接收长度相同的数组参数，一个用于 x 轴的值，另一个用于 y 轴上的值：
显示结果如下：
设置图标大小：
显示结果如下：
自定义点的颜色：
显示结果如下：
设置两组散点图：
显示结果如下：
使用随机数来设置散点图：
显示结果如下：
Matplotlib 模块提供了很多可用的颜色条。
颜色条就像一个颜色列表，其中每种颜色都有一个范围从 0 到 100 的值。
下面是一个颜色条的例子：
设置颜色条需要使用 cmap 参数，默认值为 'viridis'，之后颜色值设置为 0 到 100 的数组。
显示结果如下：
如果要显示颜色条，需要使用 plt.colorbar() 方法：
显示结果如下：
换个颜色条参数， cmap 设置为 afmhot_r：
显示结果如下：
颜色条参数值可以是以下值：
| 颜色名称 | 保留关键字 | |
|---|---|---|
| Accent | Accent_r | |
| Blues | Blues_r | |
| BrBG | BrBG_r | |
| BuGn | BuGn_r | |
| BuPu | BuPu_r | |
| CMRmap | CMRmap_r | |
| Dark2 | Dark2_r | |
| GnBu | GnBu_r | |
| Greens | Greens_r | |
| Greys | Greys_r | |
| OrRd | OrRd_r | |
| Oranges | Oranges_r | |
| PRGn | PRGn_r | |
| Paired | Paired_r | |
| Pastel1 | Pastel1_r | |
| Pastel2 | Pastel2_r | |
| PiYG | PiYG_r | |
| PuBu | PuBu_r | |
| PuBuGn | PuBuGn_r | |
| PuOr | PuOr_r | |
| PuRd | PuRd_r | |
| Purples | Purples_r | |
| RdBu | RdBu_r | |
| RdGy | RdGy_r | |
| RdPu | RdPu_r | |
| RdYlBu | RdYlBu_r | |
| RdYlGn | RdYlGn_r | |
| Reds | Reds_r | |
| Set1 | Set1_r | |
| Set2 | Set2_r | |
| Set3 | Set3_r | |
| Spectral | Spectral_r | |
| Wistia | Wistia_r | |
| YlGn | YlGn_r | |
| YlGnBu | YlGnBu_r | |
| YlOrBr | YlOrBr_r | |
| YlOrRd | YlOrRd_r | |
| afmhot | afmhot_r | |
| autumn | autumn_r | |
| binary | binary_r | |
| bone | bone_r | |
| brg | brg_r | |
| bwr | bwr_r | |
| cividis | cividis_r | |
| cool | cool_r | |
| coolwarm | coolwarm_r | |
| copper | copper_r | |
| cubehelix | cubehelix_r | |
| flag | flag_r | |
| gist_earth | gist_earth_r | |
| gist_gray | gist_gray_r | |
| gist_heat | gist_heat_r | |
| gist_ncar | gist_ncar_r | |
| gist_rainbow | gist_rainbow_r | |
| gist_stern | gist_stern_r | |
| gist_yarg | gist_yarg_r | |
| gnuplot | gnuplot_r | |
| gnuplot2 | gnuplot2_r | |
| gray | gray_r | |
| hot | hot_r | |
| hsv | hsv_r | |
| inferno | inferno_r | |
| jet | jet_r | |
| magma | magma_r | |
| nipy_spectral | nipy_spectral_r | |
| ocean | ocean_r | |
| pink | pink_r | |
| plasma | plasma_r | |
| prism | prism_r | |
| rainbow | rainbow_r | |
| seismic | seismic_r | |
| spring | spring_r | |
| summer | summer_r | |
| tab10 | tab10_r | |
| tab20 | tab20_r | |
| tab20b | tab20b_r | |
| tab20c | tab20c_r | |
| terrain | terrain_r | |
| twilight | twilight_r | |
| twilight_shifted | twilight_shifted_r | |
| viridis | viridis_r | |
| winter | winter_r |
一直在尝试在jupyternotebook中使用Ruby。使用Python我可以做到这一点importmatplotlib.imageasmpimg有谁知道Ruby的等价物，我没能在任何iRuby或sciruby文档中找到它？澄清一点，在我的gemfile中我有这个gem'iruby'gem'cztop'gem'matplotlib'但似乎无法访问我习惯在python中使用的matplotlib的image部分。我正试图找到在Python中我会这样写的Ruby版本#importingsomeusefulpackagesimportmatplotlib.pyplotaspltimport
defplot_decision_regions(X,y,classifier,resolution=0.02):#setupmarkergeneratorandcolormapmarkers=('s','x','o','^','v')colors=('red','blue','lightgreen','gray','cyan')cmap=ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))])#plotthedecisionsurfacex1_min,x1_max=X[:,0].min()-1,X[:,0].max()+1x2_min,x2_max=X[:,1].
我有一个例子://LoadtheVisualizationAPIandthepiechartpackage.google.load('visualization','1.0',{'packages':['corechart']});//SetacallbacktorunwhentheGoogleVisualizationAPIisloaded.google.setOnLoadCallback(drawChart1);//Callbackthatcreatesandpopulatesadatatable,//instantiatesthepiechart,passesinthedataa
实际上，我的需求很小，其中有一个散点图，其中包含点列表和下拉列表。当我从下拉列表中选择一个项目时，应该触发其相应的数据点点击。当我在图表上选择一个数据点时，必须执行一些操作并且下拉列表应该根据选择进行更新。我们有什么办法可以做到这一点吗？我试过firePointClick，事件未定义，我希望事件与手动点击发生时我们得到的事件相同，还有其他方法吗？或任何改进 最佳答案 它不是API的一部分，但可以使用名为firePointEvent的内部API函数来完成:chart.series[0].data[0].firePointEvent('
我想在散点图中的数据点周围、极值点和轴之间留出一点额外空间。Chart.jsdocumentation列出了据称常见的offset属性，这听起来和我想要的完全一样，但它似乎只适用于水平标记轴(代码片段的前半部分)。它对散点图(下半部分)没有任何作用。我是不是做错了什么，或者这只是不受支持？解决方法是什么？varoptions,ctx;options={type:'line',data:{labels:[0,1,2],datasets:[{data:[0,1,0]}]},options:{scales:{xAxes:[{offset:true}],yAxes:[{offset:true}
有谁知道是否可以使用GoogleVisualizationsGallery中的默认Google散点图来绘制一个散点图，该散点图既有一个仅包含点的系列，一个具有最佳拟合线的系列，并在此之上图表中的一组线表示限制。即+/-20%等我们需要的图表其实是一个ControlChart在图表上显示多个系列和每个系列的单独格式。即一些系列只有点其他系列有一条最适合的线。有人知道已经使用GoogleVisualizationAPI完成的控制图吗？ 最佳答案 在使用googlevisualizationapi一段时间并在网上搜索后，我不得不说这里的答
在Chart.js2中，我生成了一个散点图，其中x坐标是Epoch时间戳，y坐标是整数。我想知道是否有一种方法可以格式化图表的x轴标签，以便日期以人类可读的格式显示。更新:目前我正在从以毫秒为单位的Unix时间戳构建我的图表。该原型(prototype)的其他部分使用Date类的toDateString方法格式化这些日期(例如FriAug52016)。 最佳答案 为此，您可以使用scales.xAxes选项中的ticks.userCallback，以便为每个xaxis刻度返回格式化日期。如果您使用的是momentjs附带的捆绑版本c
我是d3和nvd3的新手，想创建一个简单的散点图，就像example但带有ordinaly轴。所以y轴值是分类字符串。这是我认为我需要做的:varxfun=function(d){returnd.Pos}//simpleints,yfun=function(d){returnd.Title}//theordinalvaluesvarchart=nv.models.scatterChart().showDistX(true).showDistY(true).color(d3.scale.category10().range()).margin({top:30,right:20,botto
我已经构建了一个具有缩放/平移功能的d3.js散点图。您可以在此处查看完整内容(单击“在新窗口中打开”以查看完整内容):http://bl.ocks.org/129f64bfa2b0d48d27c9有几个我一直无法弄清楚的功能，如果有人能指出正确的方向，我会很乐意帮助它:我想对区域应用X/Y缩放/平移边界，这样您就不能将其拖动到特定点(例如零)以下。我还尝试过创建Googlemap风格的+/-缩放按钮，但没有成功。有什么想法吗？更不重要的是，还有几个领域我已经找到了解决方案，但它非常粗糙，所以如果您有更好的解决方案，请告诉我:我添加了一个“重置缩放”按钮，但它只是删除图表并在其位置生成
是否可以在nvd3.js中组合折线图和散点图，而无需像示例和代码中使用linePlusBarChart那样构建新模型？或者这是您可以组合图表类型的唯一方法？ 最佳答案 看看这个fiddle，给你一些想法fiddle 关于javascript-nvd3中的线+散点图，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/13959156/
