一、特点
离散的数据，查看分布规律，走向趋势
二、使用
1、核心
plt.scatter(x, y) # x为x轴的数据，可迭代对象，必须是数字 # y为y轴的数据，可迭代对象，必须是数字 # x和y必须一一对应
2、例子
注意：在设置x轴或y轴刻度时，ticks和labes的值要一一对应
from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager a = [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] b = [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] # 设置中文 my_font = font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\msyh.ttc') x_a = range(1, 32) x_b = range(51, 82) # 设置图形大小 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) # 绘图 plt.scatter(x_a, a, label="3月份") plt.scatter(x_b, b, label="4月份") # 定制x轴的刻度和label _x = list(x_a) + list(x_b) x_labels = ["3月{}日".format(i) for i in x_a] x_labels += ["11月{}日".format(i) for i in x_a] plt.xticks(_x[::3], x_labels[::3], fontproperties=my_font, rotation=45) # 添加描述 plt.xlabel("日期", fontproperties=my_font) plt.ylabel("温度 单位(℃)", fontproperties=my_font) plt.title("3月份和11月份的温度", fontproperties=my_font) # 添加图例 plt.legend(prop=my_font) # 展示图片 plt.show()