Matplotlib 的 pyplot.scatter() 函数如何使用 s 参数来控制标记大小？

pyplot 散点图标记大小

在 matplotlib.pyplot.scatter() 函数中，s 参数指定标记大小。此大小以“点^2”定义，这可能是一个令人困惑的测量单位。

什么是“点”？

“点”在本文中，“”是用于定义标记大小的任意测量单位。它与显示器上像素的大小没有直接关系。

s 如何影响标记大小？

s 参数指定标记的区域。这意味着：

• 将 s 增加 4 倍，标记的宽度和高度也会增加 2 倍。
• 将标记（或任何线性）的宽度加倍尺寸）需要将 s 增加 4 倍。
• 将标记面积加倍需要将 s 增加 4 倍2.

示例

让我们创建一个具有不同标记大小的散点图：

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()

在此示例中，标记大小当我们从左向右移动时，它呈指数级增长。每个标记的面积是前一个标记的面积的两倍。

可视化标记大小

为了可视化影响标记大小的不同函数，让我们创建以下绘图：

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()

此图演示了以指数、二次和线性缩放时标记大小的显示方式。

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