我们在Python中经常使用会用到matplotlib画图，有些曲线和点的形状、颜色信息长时间不用就忘了，整理一下便于查找。
安装matplotlib后可以查看官方说明（太长不贴出来了）
from matplotlib import pyplot as plt help(plt.plot)
'b' 蓝色
'g' 绿色
'r' 红色
'c' 青色
'm' 品红
'y' 黄色
'k' 黑色
'w' 白色
更多颜色：
plt.plot(x, y, marker='+', color='coral')
‘.’：点(point marker)
‘,’：像素点(pixel marker)
‘o’：圆形(circle marker)
‘v’：朝下三角形(triangle_down marker)
‘^’：朝上三角形(triangle_up marker)
‘<‘：朝左三角形(triangle_left marker)
‘>’：朝右三角形(triangle_right marker)
‘1’：(tri_down marker)
‘2’：(tri_up marker)
‘3’：(tri_left marker)
‘4’：(tri_right marker)
‘s’：正方形(square marker)
‘p’：五边星(pentagon marker)
‘*’：星型(star marker)
‘h’：1号六角形(hexagon1 marker)
‘H’：2号六角形(hexagon2 marker)
‘+’：+号标记(plus marker)
‘x’：x号标记(x marker)
‘D’：菱形(diamond marker)
‘d’：小型菱形(thin_diamond marker)
‘|’：垂直线形(vline marker)
‘_’：水平线形(hline marker)
‘-‘：实线(solid line style)
‘–‘：虚线(dashed line style)
‘-.’：点划线(dash-dot line style)
‘:’：点线(dotted line style)
在matplotlib中使用函数 matplotlib.pyplot.scatter 绘制散点图，matplotlib.pyplot.scatter的函数细节：
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs) x,y组成了散点的坐标；s为散点的面积；c为散点的颜色（默认为蓝色'b'）；marker为散点的标记；alpha为散点的透明度（0与1之间的数，0为完全透明，1为完全不透明）;linewidths为散点边缘的线宽；如果marker为None，则使用verts的值构建散点标记；edgecolors为散点边缘颜色。
import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 保证图片在浏览器内正常显示 %matplotlib inline # 10个点 N = 10 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) plt.scatter(x, y) plt.show()
调整散点大小
N = 10 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) area = np.random.rand(N) * 1000 # 包含10个均匀分布的随机值的面积数组，大小[0, 1000] fig = plt.figure() ax = plt.subplot() ax.scatter(x, y, s=area, alpha=0.5) # 绘制散点图，面积随机 plt.show()
调整散点颜色
N = 10 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) x2 = np.random.rand(N) y2 = np.random.rand(N) area = np.random.rand(N) * 1000 fig = plt.figure() ax = plt.subplot() ax.scatter(x, y, s=area, alpha=0.5) ax.scatter(x2, y2, s=area, c='green', alpha=0.6) # 改变颜色 plt.show()
调整散点形状
N = 10 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) x2 = np.random.rand(N) y2 = np.random.rand(N) x3 = np.random.rand(N) y3 = np.random.rand(N) area = np.random.rand(N) * 1000 fig = plt.figure() ax = plt.subplot() ax.scatter(x, y, s=area, alpha=0.5) ax.scatter(x2, y2, s=area, c='green', alpha=0.6) ax.scatter(x3, y3, s=area, c=area, marker='v', cmap='Reds', alpha=0.7) # 更换标记样式，另一种颜色的样式 plt.show()
