Wie verwendet die Funktion „pyplot.scatter()' von Matplotlib den Parameter „s', um die Markergröße zu steuern?

pyplot Scatter Plot Marker Size

In der Funktion matplotlib.pyplot.scatter() gibt der Parameter s die Markergröße an. Diese Größe wird in „Punkten^2“ definiert, was eine verwirrende Maßeinheit sein kann.

Was ist ein „Punkt“?

Ein „Punkt“. „ ist in diesem Zusammenhang eine willkürliche Maßeinheit, die zur Definition der Größe von Markern verwendet wird. Es steht nicht in direktem Zusammenhang mit der Größe eines Pixels auf Ihrem Display.

Wie wirkt sich s auf die Markergröße aus?

Der s-Parameter gibt den Bereich des Markers an. Das bedeutet:

• Durch Erhöhen von s um den Faktor 4 werden Breite und Höhe der Markierung um den Faktor 2 erhöht.
• Verdoppelung der Breite der Markierung (oder einer beliebigen linearen Markierung). Dimension) erfordert eine Erhöhung von s um den Faktor 4.
• Um die Fläche der Markierung zu verdoppeln, muss s um den Faktor erhöht werden 2.

Beispiel

Lassen Sie uns ein Streudiagramm mit verschiedenen Markergrößen erstellen:

import matplotlib.pyplot as plt

x = [0, 2, 4, 6, 8, 10]
y = [0] * len(x)
s = [20 * 4**n for n in range(len(x))]

plt.scatter(x, y, s=s)
plt.show()

In diesem Beispiel die Markergröße nimmt exponentiell zu, wenn wir uns von links nach rechts bewegen. Jeder Marker hat die doppelte Fläche des vorherigen Markers.

Visualisierung der Markergröße

Um die verschiedenen Funktionen zu visualisieren, die sich auf die Markergröße auswirken, erstellen wir das folgende Diagramm:

import matplotlib.pyplot as plt

x = [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
s_exp = [20 * 2**n for n in range(len(x))]
s_square = [20 * n**2 for n in range(len(x))]
s_linear = [20 * n for n in range(len(x))]

plt.scatter(x, [1] * len(x), s=s_exp, label='$s=2^n$', lw=1)
plt.scatter(x, [0] * len(x), s=s_square, label='$s=n^2$')
plt.scatter(x, [-1] * len(x), s=s_linear, label='$s=n$')
plt.ylim(-1.5, 1.5)
plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1.1, 0.5), labelspacing=3)
plt.show()

Dieses Diagramm zeigt, wie die Markierungsgröße aussieht, wenn sie exponentiell, quadratisch und linear skaliert wird.

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