Python+matplotlib绘制不同大小和颜色散点图实例

放眼望去,水田已被一莲花覆盖,鲜艳的红色水滴随雨水流下,半溶解的花海在彩霞中无边无际地延伸,抬头仰望,之间峥嵘的山峰在山腹间吐出薄薄的春云。

 具有不同标记颜色和大小的散点图演示。

演示结果:

实现代码:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cbook as cbook

# Load a numpy record array from yahoo csv data with fields date, open, close,
# volume, adj_close from the mpl-data/example directory. The record array
# stores the date as an np.datetime64 with a day unit ('D') in the date column.
with cbook.get_sample_data('goog.npz') as datafile:
  price_data = np.load(datafile)['price_data'].view(np.recarray)
price_data = price_data[-250:] # get the most recent 250 trading days

delta1 = np.diff(price_data.adj_close) / price_data.adj_close[:-1]

# Marker size in units of points^2
volume = (15 * price_data.volume[:-2] / price_data.volume[0])**2
close = 0.003 * price_data.close[:-2] / 0.003 * price_data.open[:-2]

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(delta1[:-1], delta1[1:], c=close, s=volume, alpha=0.5)

ax.set_xlabel(r'$\Delta_i$', fontsize=15)
ax.set_ylabel(r'$\Delta_{i+1}$', fontsize=15)
ax.set_title('Volume and percent change')

ax.grid(True)
fig.tight_layout()

plt.show()

总结

以上就是本文关于Python+matplotlib绘制不同大小和颜色散点图实例的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

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