matplotlib.pyplot.scatter

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)[source]

Диаграмма рассеяния y по x с изменяемым размером и/или цветом маркеров.

Параметры:

x, yчисло или массив-подобный объект, форма (n, )

Позиции данных.

sчисло или массив-подобный объект, форма (n, ), необязательно

Размер маркера в пунктах**2 (типографские пункты составляют 1/72 дюйма). По умолчанию rcParams['lines.markersize'] ** 2.

Линия и цвет обводки могут визуально взаимодействовать с размером маркера и могут приводить к артефактам, если размер маркера меньше, чем толщина линии.

Если толщина линии больше 0, а цвет обводки — любой, кроме 'none', то эффективный размер маркера будет увеличен наполовину толщины линии, поскольку штрих будет центрирован по краю формы.

Для устранения обводки маркера установите linewidth=0 или edgecolor='none'.

cмассив-подобный объект или список цветов или цвет, необязательно

Цвета маркеров. Возможные значения:

• Числовой скаляр или последовательность из n чисел, которые будут сопоставлены с цветами с использованием cmap и norm.
• 2D массив, в котором строки — значения RGB или RGBA.
• Последовательность цветов длиной n.
• Строка с форматом цвета.

Обратите внимание, что c не должен быть единственной числовой последовательностью RGB или RGBA, потому что это будет неотличимо от массива значений, подлежащих сопоставлению с цветовой шкалой. Если вы хотите указать одно и то же значение RGB или RGBA для всех точек, используйте 2D массив с одной строкой. В противном случае, сопоставление по значению будет иметь приоритет в случае совпадения размеров с x и y.

Если вы хотите указать один цвет для всех точек, используйте ключевое слово color.

По умолчанию None. В этом случае цвет маркера определяется значением color, facecolor или facecolors. Если эти значения не указаны или None, цвет маркера определяется следующим цветом из Axes текущего цикла цветов "формы и заливки". Этот цикл по умолчанию rcParams["axes.prop_cycle"] (по умолчанию: cycler('color', ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22', '#17becf'])).

markerMarkerStyle, по умолчанию: rcParams["scatter.marker"] (по умолчанию: 'o')

Стиль маркера. marker может быть экземпляром класса или текстовым сокращением для определенного маркера. См. matplotlib.markers для получения дополнительной информации о стилях маркеров.

cmapстрока или Colormap, по умолчанию: rcParams["image.cmap"] (по умолчанию: 'viridis')

Экземпляр Colormap или зарегистрированное имя цветовой схемы, используемое для сопоставления скалярных данных с цветами.

Этот параметр игнорируется, если c — RGB(A).

normстрока или Normalize, необязательно

Метод нормализации, используемый для масштабирования скалярных данных в диапазон [0, 1] перед сопоставлением с цветами с использованием cmap. По умолчанию используется линейное масштабирование, сопоставляющее минимальное значение с 0, а максимальное — с 1.

Если задано, это может быть одно из следующего:

• Экземпляр Normalize или один из его подклассов (см. Нормализация цветовой схемы).
• Имя масштаба, например, "линейное", "логарифмическое", "симлогарифмическое", "логическое" и т.д. Список доступных масштабов см. в matplotlib.scale.get_scale_names(). В этом случае подходящий подкласс Normalize генерируется и создается динамически.

Этот параметр игнорируется, если c — RGB(A).

vmin, vmaxчисло, необязательно

При использовании скалярных данных и отсутствии явного norm, vmin и vmax определяют диапазон данных, который охватывает цветовая схема. По умолчанию цветовая схема охватывает весь диапазон значений предоставленных данных. Недопустимо использование vmin/vmax при заданном экземпляре norm (но использование имени norm типа str вместе с vmin/vmax допустимо).

Этот параметр игнорируется, если c — RGB(A).

alphaчисло, по умолчанию: None

Значение смешивания альфа-канала, от 0 (прозрачный) до 1 (непрозрачный).

linewidthsчисло или массив-подобный объект, по умолчанию: rcParams["lines.linewidth"] (по умолчанию: 1.5)

Толщина линий краёв маркера. Примечание: По умолчанию edgecolors равен 'face'. Возможно, вам потребуется это изменить.

edgecolors{'face', 'none', None} или цвет или последовательность цветов, по умолчанию: rcParams["scatter.edgecolors"] (по умолчанию: 'face')

Цвет обводки маркера. Возможные значения:

• 'face': Цвет обводки всегда будет таким же, как и цвет заливки.
• 'none': Граница элемента не будет отрисовываться.
• Цвет или последовательность цветов.

Для маркеров без заливки edgecolors игнорируется. Вместо этого цвет определяется аналогично 'face', т. е. из c, colors или facecolors.

plotnonfiniteбулево, по умолчанию: False

Определяет, нужно ли отображать точки с неконечными значениями c (т.е. inf, -inf или nan). Если True точки отрисовываются цветом bad цветовой схемы (см. Colormap.set_bad).

Возвращаемое значение:

PathCollection

Другие параметры:

dataиндексируемый объект, необязательно

Если задано, следующие параметры также могут принимать строку s, которая интерпретируется как data[s] (если это не вызывает исключения):

x, y, s, linewidths, edgecolors, c, facecolor, facecolors, color

**kwargsCollection свойства

См. также

plot

Для построения диаграмм рассеяния, когда маркеры имеют одинаковый размер и цвет.

Примечания

• Функция plot будет быстрее для диаграмм рассеяния, где маркеры не отличаются по размеру или цвету.
• Любые или все из x, y, s и c могут быть масками, в этом случае все маски будут объединены, и будут нанесены только точки без масок.
• В основе scatter лежат 1D массивы; x, y, s и c могут быть введены как N-D массивы, но в scatter они будут сглажены. Исключением является c, которое будет сглажено только в том случае, если его размер совпадает с размером x и y.

Примеры использования matplotlib.pyplot.scatter

Точечный график с маскировкой

Точечный график с маскировкой

Точечные графики с легендой

Точечные графики с легендой

Точечный график на полярной оси

Точечный график на полярной оси

Точечный график

Точечный график

Гиперссылки

Гиперссылки

Учебник по Pyplot

Учебник по Pyplot