python多維數據怎么繪制散點圖

python matplotlib模塊，是擴展的MATLAB的一個繪圖工具庫。他可以繪制各種圖形，可是最近最的一個小程序，得到一些三維的數據點圖，就學習了下python中的matplotlib模塊，如何繪制三維圖形。

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初學者，可能對這些第三方庫安裝有一定的小問題，對于一些安裝第三方庫經驗較少的朋友，建議使用 Anaconda ，集成了很多第三庫，基本滿足大家的需求，下載地址，對應選擇python 2.7 或是 3.5 的就可以了（PS：后面的demo是python2.7）：

首先提醒注意，以下兩個函數的區別：

ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow') #繪面1

和

ax.scatter(x[1000:4000],y[1000:4000],z[1000:4000],c='r') #繪點1

1、繪制3D曲面圖

# -*- coding: utf-8 -*-"""

Created on Thu Sep 24 16:17:13 2015

@author: Eddy_zheng

"""from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()

ax = Axes3D(fig)

X = np.arange(-4, 4, 0.25)

Y = np.arange(-4, 4, 0.25)

X, Y = np.meshgrid(X, Y)

R = np.sqrt(X**2 + Y**2)

Z = np.sin(R)# 具體函數方法可用 help(function) 查看，如：help(ax.plot_surface)ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')

plt.show()1234567891011121314151617181920212223

效果展示：

2、繪制三維的散點圖（通常用于表述一些數據點分布）

4a.mat 數據地址，找到4a.mat 下載即可:

# -*- coding: utf-8 -*-"""

Created on Thu Sep 24 16:37:21 2015

@author: Eddy_zheng

"""import scipy.io as sio ?

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport matplotlib.pyplot as plt

mat1 = '4a.mat' #這是存放數據點的文件，需要它才可以畫出來。上面有下載地址data = sio.loadmat(mat1)

m = data['data']

x,y,z = m[0],m[1],m[2]

ax=plt.subplot(111,projection='3d') #創建一個三維的繪圖工程#將數據點分成三部分畫，在顏色上有區分度ax.scatter(x[:1000],y[:1000],z[:1000],c='y') #繪制數據點ax.scatter(x[1000:4000],y[1000:4000],z[1000:4000],c='r')

ax.scatter(x[4000:],y[4000:],z[4000:],c='g')

ax.set_zlabel('Z') #坐標軸ax.set_ylabel('Y')

ax.set_xlabel('X')

plt.show()123456789101112131415161718192021222324252627

效果：

上面就是學習區分了下兩個函數，當時還被小困惑了下，希望對大家有所幫助。其實里面還有好多參數設置，比如說改變顏色，包括繪制點圖的點的形狀等都是可以改變的，有需要的大家可以自己看看這個函數，學習下(help(對應的function))。

版權聲明：本文為博主原創文章，未經博主允許不得轉載。Eddy_zheng

Python實現彩色散點圖繪制（利用色帶對散點圖進行顏色渲染）

接受自己的普通，然后全力以赴的出眾，告訴自己要努力，但不要著急....

當然， 這個結果并不是我真正想要的，Pass, 太丑了！

好吧，安排，我們先看下實現后的效果！

這個效果自然就比之前的好多了！

實現python散點圖繪制需要用到matplotlib庫， matplotlib庫是專門用于可視化繪圖的工具庫；學習一個新的庫當然看官方文檔了：

實現思路：

matplotlib.pyplot.scatter() 函數是專門繪制散點圖的函數：

matplotlib.pyplot.scatter ( x, y , s=None , c=None , marker=None , cmap=None , norm=None , vmin=None , vmax=None , alpha=None , linewidths=None , verts=None , edgecolors=None , ***, data=None , ** kwargs ) **

plt.scatter(observation, estimate, c=Z1, cmap=colormap, marker=".", s=marker_size, norm=colors.LogNorm(vmin=Z1.min(), vmax=0.5 * Z1.max()))

其中：

1、c參數為計算的散點密度；

2、cmap為色帶（matplotlib里面自帶了很多色帶可供選擇）,參見：

3、由于計算的散點密度數值大小分散，因此利用norm參數對散點密度Z1進行歸一化處理(歸一化方式很多，參見colors類)，并給歸一化方式設置色帶刻度的最大最小值vmin和vmax(一般這兩個參數就是指定散點密度的最小值和最大值)，這樣就建立起了密度與色帶的映射關系。

（這里的結果與前面展示的相比改變了計算散點密度的半徑：radius = 3以及繪制散點圖的散點大小marksize）

作者能力水平有限，歡迎各位批評指正！

python繪圖篇

1，xlable,ylable設置x，y軸的標題文字。

2，title設置標題。

3，xlim,ylim設置x,y軸顯示范圍。

plt.show()顯示繪圖窗口，通常情況下，show（）會阻礙程序運行，帶-wthread等參數的環境下，窗口不會關閉。

plt.saveFig（）保存圖像。

面向對象繪圖

1，當前圖表和子圖可以用gcf(),gca()獲得。

subplot()繪制包含多個圖表的子圖。

configure subplots,可調節子圖與圖表邊框距離。

可以通過修改配置文件更改對象屬性。

圖標顯示中文

1，在程序中直接指定字體。

2， 在程序開始修改配置字典reParams.

3，修改配置文件。

Artist對象

1，圖標的繪制領域。

2，如何在FigureCanvas對象上繪圖。

3，如何使用Renderer在FigureCanvas對象上繪圖。

FigureCanvas和Render處理底層圖像操作，Artist處理高層結構。

分為簡單對象和容器對象，簡單的Aritist是標準的繪圖元件，例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等，而容器類型包含許多簡單的的 Aritist對象，使他們構成一個整體，例如Axis,Axes,Figure等。

直接創建Artist對象進項繪圖操作步奏：

1，創建Figure對象（通過figure（）函數，會進行許多初始化操作，不建議直接創建。）

2，為Figure對象創建一個或多個Axes對象。

3，調用Axes對象的方法創建各類簡單的Artist對象。

Figure容器

如何找到指定的Artist對象。

1，可調用add_subplot()和add_axes()方法向圖表添加子圖。

2，可使用for循環添加柵格。

3，可通過transform修改坐標原點。

Axes容器

1，patch修改背景。

2，包含坐標軸，坐標網格，刻度標簽，坐標軸標題等內容。

3，get_ticklabels(),,get-ticklines獲得刻度標簽和刻度線。

1，可對曲線進行插值。

2，fill_between()繪制交點。

3，坐標變換。

4，繪制陰影。

5，添加注釋。

1，繪制直方圖的函數是

2，箱線圖（Boxplot）也稱箱須圖（Box-whisker Plot），是利用數據中的五個統計量：最小值、第一四分位

數、中位數、第三四分位數與最大值來描述數據的一種方法，它可以粗略地看出數據是否具有對稱性以及分

布的分散程度等信息，特別可以用于對幾個樣本的比較。

3，餅圖就是把一個圓盤按所需表達變量的觀察數劃分為若干份，每一份的角度（即面積）等價于每個觀察

值的大小。

4,散點圖

5,QQ圖

低層繪圖函數

類似于barplot()，dotchart()和plot()這樣的函數采用低層的繪圖函數來畫線和點，來表達它們在頁面上放置的位置以及其他各種特征。

在這一節中，我們會描述一些低層的繪圖函數，用戶也可以調用這些函數用于繪圖。首先我們先講一下R怎么描述一個頁面；然后我們講怎么在頁面上添加點，線和文字；最后講一下怎么修改一些基本的圖形。

繪圖區域與邊界

R在繪圖時，將顯示區域劃分為幾個部分。繪制區域顯示了根據數據描繪出來的圖像，在此區域內R根據數據選擇一個坐標系，通過顯示出來的坐標軸可以看到R使用的坐標系。在繪制區域之外是邊沿區，從底部開始按順時針方向分別用數字1到4表示。文字和標簽通常顯示在邊沿區域內，按照從內到外的行數先后顯示。

添加對象

在繪制的圖像上還可以繼續添加若干對象，下面是幾個有用的函數，以及對其功能的說明。

?points(x, y, ...)，添加點

?lines(x, y, ...)，添加線段

?text(x, y, labels, ...)，添加文字

?abline(a, b, ...)，添加直線y=a+bx

?abline(h=y, ...)，添加水平線

?abline(v=x, ...)，添加垂直線

?polygon(x, y, ...)，添加一個閉合的多邊形

?segments(x0, y0, x1, y1, ...)，畫線段

?arrows(x0, y0, x1, y1, ...)，畫箭頭

?symbols(x, y, ...)，添加各種符號

?legend(x, y, legend, ...)，添加圖列說明