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如何在 Matplotlib 中用线连接散点图点
作者：迹忆客
最近更新：2023/03/17
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我们可以在调用了 scatter()和 plot()之后，通过调用 show()来连接直线的散点，并使用 line 和 point 属性调用 plot()，然后使用关键字 zorder 来指定绘图顺序。 在调用 scatter()和 plot()之后调用 show()matplotlib.pyplot.scatter(x, y)，其中 x 是 x 坐标序列，而 y 是 y 坐标序列会创建点的散点图。要按顺序连接这些散点图的点，请调用 matplotlib.pyplot.plot(x, y)，使 x 和 y 与传递给 scatter() 函数的点相同。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(0,5,50) y=np.sin(2 * np.pi * x) plt.scatter(x, y) plt.plot(x, y) plt.title("Connected Scatterplot points with line") plt.xlabel("x") plt.ylabel("sinx") plt.show() figure.tight_layout()输出： 具有线型属性的 matplotlib.pyplot.plot() 函数 我们也可以通过仅调用 matplotlib.pyplot.plot() 函数以及 linestyle 属性来将 scatterplot 点与直线连接起来。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(0,5,50) y=np.sin(2 * np.pi * x) plt.plot(x,y,linestyle='solid',color='blue') plt.title("Connected Scatterplot points with line") plt.xlabel("x") plt.ylabel("sinx") plt.show() figure.tight_layout()输出：
同样，我们也可以尝试其他不同的 linestyles。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(0,5,50) y=np.sin(2 * np.pi * x) plt.plot(x, y, 'xb-') plt.title("Connected Scatterplot points with line") plt.xlabel("x") plt.ylabel("sinx") plt.show()输出： 关键字 zorder 更改 Matplotlib 绘图顺序 我们可以使用关键字 zorder 来设置 Matplotlib 图中的绘制顺序。我们将为 plot 和 scatter 分配不同的顺序，然后颠倒顺序以显示不同的绘制顺序行为。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(0,5,50) y=np.sin(2 * np.pi * x) plt.scatter(x,y,color='r',zorder=1) plt.plot(x,y,color='b',zorder=2) plt.title("Connected Scatterplot points with line") plt.xlabel("x") plt.ylabel("sinx") plt.show()输出：
plot()的顺序为 2，大于 scatter()的顺序，因此，散点图位于线图的顶部。 如果我们颠倒顺序，则线图将位于散点图的顶部。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(0,5,50) y=np.sin(2 * np.pi * x) plt.scatter(x,y,color='r',zorder=2) plt.plot(x,y,color='b',zorder=1) plt.title("Connected Scatterplot points with line") plt.xlabel("x") plt.ylabel("sinx") plt.show()输出：
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