数据分析-day01-matplotlib-散点图

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 _*-
'''
@author:Administrator
@file: matplot-scatter-demo.py
@time: 2019-12-29 下午 4:01
'''
# coding=utf-8
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
#x,y轴
x_1=range(1,32);
x_2=range(51,82);
y_1=[11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15,14,17,18,21,16,17,20,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23];
y_2=[26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,5,13,17,10,11,13,12,13,6];
#windows下设置字体
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
#设置图形大小
plt.figure(figsize=(10,8),dpi=80)
#使用scatter方法绘制散点图,和之前绘制折线图的唯一区别
plt.scatter(x_1,y_1,label="1月份");
plt.scatter(x_2,y_2,label="2月份")
#调整x轴的刻度
x_=list(x_1)+list(x_2);#转换成
x_tick_labels=["1月份{}日".format(i) for i in x_1];
x_tick_labels=x_tick_labels+["2月{}日".format(i-50) for i in x_2]
#x轴的标签要和x轴的数据对应
plt.xticks(x_[::3],x_tick_labels[::3],rotation=45);
#添加图例
plt.legend(loc="upper left")
#添加描述信息
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("标题")
#展示
plt.show()

最后

以上就是搞怪盼望为你收集整理的数据分析-day01-matplotlib-散点图的全部内容，希望文章能够帮你解决数据分析-day01-matplotlib-散点图所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。