2.1.身高和体重实例
import matplotlib.pyplot as plt height = [161,162,163,164,165] weight = [50,60,70,80,90] plt.scatter(height,weight) plt.show()
运行生成散点图
In [48]: %run sandian.py
2.2.股票涨幅实例
#股票涨幅 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #收盘和开盘的数据 open,close = np.loadtxt('01.csv',delimiter=',',skiprows=1,usecols=(1,4),unpack=True) #收盘和开盘的涨幅度 change = close - open #比较今天和昨天涨幅的差异，画散点图分析之间的相关性 yesterday = change[:-1] today = change[1:] plt.scatter(yesterday,today) plt.show()
散点图，发现今天跟昨天的涨幅度并没有相关性
2.3.参数介绍
常用参数
- c:颜色
- s:点的大小
- alpha:透明度
- marker:点的形状
还是上面股票的例子，添加这几个参数
#股票涨幅 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #收盘和开盘的数据 open,close = np.loadtxt('01.csv',delimiter=',',skiprows=1,usecols=(1,4),unpack=True) #收盘和开盘的涨幅度 change = close - open #比较今天和昨天涨幅的差异，画散点图分析之间的相关性 yesterday = change[:-1] today = change[1:] plt.scatter(yesterday,today,s=50,c='r',marker='*',alpha=0.5) plt.show()
来源地址：https://www.cnblogs.com/derek1184405959/
2.1.身高和体重实例
import matplotlib.pyplot as plt height = [161,162,163,164,165] weight = [50,60,70,80,90] plt.scatter(height,weight) plt.show()
运行生成散点图
In [48]: %run sandian.py
2.2.股票涨幅实例
#股票涨幅 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #收盘和开盘的数据 open,close = np.loadtxt('01.csv',delimiter=',',skiprows=1,usecols=(1,4),unpack=True) #收盘和开盘的涨幅度 change = close - open #比较今天和昨天涨幅的差异，画散点图分析之间的相关性 yesterday = change[:-1] today = change[1:] plt.scatter(yesterday,today) plt.show()
散点图，发现今天跟昨天的涨幅度并没有相关性
2.3.参数介绍
常用参数
- c:颜色
- s:点的大小
- alpha:透明度
- marker:点的形状
还是上面股票的例子，添加这几个参数
#股票涨幅 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #收盘和开盘的数据 open,close = np.loadtxt('01.csv',delimiter=',',skiprows=1,usecols=(1,4),unpack=True) #收盘和开盘的涨幅度 change = close - open #比较今天和昨天涨幅的差异，画散点图分析之间的相关性 yesterday = change[:-1] today = change[1:] plt.scatter(yesterday,today,s=50,c='r',marker='*',alpha=0.5) plt.show()