python之matplotlib2

有时候我们需要添加很多离散的点，可以这么操作：

第一种就是我们手动输入想，x,y的值，我们这里就不说了，接下来我们让python自己生成数据

import matplotlib.pyplot as plt
x_value = list(range(1,1000))
y_value = [x**2 for  x in x_value]

plt.scatter(x_value,y_value,s = 50)
plt.title('point',fontsize = 10)
plt.xlabel('x',fontsize = 10)
plt.ylabel('x2',fontsize = 14)
plt.tick_params(axis='both',labelsize = 12)

plt.show()

我们有时需要改变点的颜色和轮廓的颜色，当点的数量比较少的时候我们可以有轮廓，但是数据多的时候轮廓就会黏在一起，所以也可以设置去掉轮廓，edgecolors是用来设置点的轮廓颜色的，c是用来设置点的颜色

import matplotlib.pyplot as plt
x_value = list(range(1,20))
y_value = [x**2 for x in x_value]
plt.scatter(x_value,y_value,c = 'red',edgecolors='yellow',s = 30)
#plt.scatter(x_value,y_value,c = 'red',edgecolors='none',s = 30)
plt.title('POINT',fontsize = 20)
plt.xlabel('X',fontsize = 20)
plt.ylabel('X2',fontsize = 20)
plt.tick_params(axis='both',labelsize = 20)
plt.show()

颜色的映射：从起始颜色渐变到结束颜色。较小的数据用浅色来表示，较大数据用深颜色来表示。，这时候我们需要告诉对那个点进行操作，例如：c = y_value，表示我将对y坐标的数据进行操作，渐变怎么操作呢。要是用cmap = ......

import matplotlib.pyplot as plt
x_value = list(range(1,200))
y_value = [x**2 for x in x_value]

plt.scatter(x_value,y_value,c = y_value,cmap=plt.cm.Blues,edgecolors='none',s = 30)
plt.title('POINT',fontsize = 20)
plt.xlabel('X',fontsize = 12)
plt.ylabel('X2',fontsize = 12)
plt.tick_params(axis='both',labelsize = 14)
plt.show()

有时候我们需要自动保存数据图片，可以使用savefig()函数，第一个参数是你要把这个数据图片命名成什么名字，第二个是将图表多余的空白区域裁减掉，如果不想裁剪，可以省略这个参数

import matplotlib.pyplot as plt
x_value = list(range(1,200))
y_value = [x**2 for x in x_value]

plt.scatter(x_value,y_value,c = y_value,cmap=plt.cm.Blues,edgecolors='none',s = 30)
plt.title('POINT',fontsize = 20)
plt.xlabel('X',fontsize = 12)
plt.ylabel('X2',fontsize = 12)
plt.tick_params(axis='both',labelsize = 14)
plt.savefig('squares.png',bbox_inches = 'tight')

plt.show()