matplotlib散点图

一、概念
（一）散点图显示两组数据的值，每个点的坐标位置由变量的值来决定
（二）由一组不连接的点完成，用于观察两种变量的相关性
（三）例如身高-体重、温度-维度等等
二、实践
（一）举例
1、身高-体重
2、正相关、负相关、不相关
正相关：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
height=[161,170,182,175,173,165]
weight=[50,58,80,70,69,55]
plt.scatter(height,weight)
plt.show()

不相关：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N=1000
x=np.random.randn(N)
y1=np.random.randn(N)
plt.scatter(x,y1)
plt.show()

3、实例：股票价格涨幅
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
open,close=np.loadtxt(‘000001.csv’,delimiter=’,’,skiprows=1,usecols=(1,4),unpack=True)
change=close-open
yesterday=change[:-1]
today=change[1:]
plt.scatter(yesterday,today)
plt.show()

（二）外观调整
1、颜色，C
2、点大小，S表示面积点的面积
3、透明度，alpha
4、点形状，marker
例如：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
open,close=np.loadtxt(‘000001.csv’,delimiter=’,’,skiprows=1,usecols=(1,4),unpack=True)
change=close-open
yesterday=change[:-1]
today=change[1:]
plt.scatter(yesterday,today,s=100,c=‘r’,marker=’<’,alpha=0.5)
plt.show()