refer to: https://blog.csdn.net/weixin_41744624/article/details/110629999?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2~aggregatepage~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-27-110629999.pc_agg_new_rank&utm_term=python中散点图的colorbar&spm=1000.2123.3001.4430

简单散点图

另一种常用的图表类型是简单散点图，它是折线图的近亲。不像折线图，图中的点连接起来组成连线，散点图中的点都是独立分布的点状、圆圈或其他形状。本节开始我们也是首先将需要用到的图表工具和函数导入到 notebook 中：

a.使用 plt.plot 绘制散点图

在上一博客中，我们介绍了plt.plot/ax.plot方法绘制折线图。这两个方法也可以同样用来绘制散点图

传递给函数的第三个参数是使用一个字符代表的图表绘制点的类型。就像你可以使用’-‘或’–'来控制线条的风格那样，点的类型风格也可以使用短字符串代码来表示。所有可用的符号可以通过plt.plot文档或 Matplotlib 在线文档进行查阅。大多数的代码都是非常直观的，我们使用下面的例子可以展示那些最通用的符号：

而且这些符号代码可以和线条、颜色代码一起使用，这会在折线图的基础上绘制出散点：

plt.plot还有很多额外的关键字参数用来指定广泛的线条和点的属性：

plt.plot函数的这种灵活性提供了很多的可视化选择。查阅plt.plot帮助文档获得完整的选项说明。

b.使用plt.scatter绘制散点图

第二种更强大的绘制散点图的方法是使用plt.scatter函数，它的使用方法和plt.plot类似：

plt.scatter和plt.plot的主要区别在于，plt.scatter可以针对每个点设置不同属性（大小、填充颜色、边缘颜色等），还可以通过数据集合对这些属性进行设置。

让我们通过一个随机值数据集绘制不同颜色和大小的散点图来说明。为了更好的查看重叠的结果，我们还使用了alpha关键字参数对点的透明度进行了调整：

注意图表右边有一个颜色对比条（这里通过colormap()函数输出），图表中的点大小的单位是像素。使用这种方法，散点的颜色和大小都能用来展示数据信息，在希望展示多个维度数据集合的情况下很直观。

例如，当我们使用 Scikit-learn 中的鸢尾花数据集，里面的每个样本都是三种鸢尾花中的其中一种，并带有仔细测量的花瓣和花萼的尺寸数据：

我们可以从上图中看出，可以通过散点图同时展示该数据集的四个不同维度：图中的(x, y)位置代表每个样本的花萼的长度和宽度，散点的大小代表每个样本的花瓣的宽度，而散点的颜色代表一种特定的鸢尾花类型。如上图的多种颜色和多种属性的散点图对于我们分析和展示数据集时都非常有帮助。

c.plot 和 scatter 对比：性能提醒

除了上面说的plt.plot和plt.scatter对于每个散点不同属性的支持不同之外，还有别的因素影响对这两个函数的选择吗？对于小的数据集来说，两者并无差别，当数据集增长到几千个点时，plt.plot会明显比plt.scatter的性能要高。造成这个差异的原因是plt.scatter支持每个点使用不同的大小和颜色，因此渲染每个点时需要完成更多额外的工作。而plt.plot来说，每个点都是简单的复制另一个点产生，因此对于整个数据集来说，确定每个点的展示属性的工作仅需要进行一次即可。对于很大的数据集来说，这个差异会导致两者性能的巨大区别，因此，对于大数据集应该优先使用plt.plot函数。