散點圖（Scatter）：

是數據點在直角坐標系中的分布圖

scatter() 函數

marker參數——數據點樣式

添加文字——text() 函數

坐標軸設置

增加圖例

繪制標準正態分布的散點圖步驟

#散點圖（Scatter）：是數據點在直角坐標系的空間分布 #原始數據分布的規律 數據變化的趨勢 #數據分組 #scatter（x,y,scale,color,marker,label）scale數據點的大小marker數據點的樣式label圖例文字 #設置默認字體為中文黑體 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["font.sans-serif"]="SimHei" #標準正太分布 n=1024 x= np.random.normal(0,1,n)#隨機產生正態分布的函數 0 均值 1 標準差 n產生數的個數 y= np.random.normal(0,1,n) x2=np.random.uniform(-4,4,(1,n)) y2=np.random.uniform(-4,4,(1,n)) print(x) print(y) print(x2) print(y2) #print(x)繪制散點圖 plt.scatter(x,y,color="blue",marker="*",label="正態分布") plt.scatter(x2,y2,color="yellow",marker="o",label="均勻分布") plt.legend() #設置標題 plt.title("標準正太分布",fontsize=20) #設置文本 #text()在當前圖的指定位置添加圖例 #text(x,y,s,fontsize,color)x文字的x坐標y文字的y坐標s顯示的文字 plt.text(2.5,2.5,"均 值：0\n標準差：1") #坐標軸設置 plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False#字符顯示 #xlabel(x,y,s,fontsize,color)設置x軸坐標 #ylabel(x,y,s.fontsize,color)設置y軸坐標 #xlim(xmin,xmax)設置x軸坐標范圍 #ylim(xmin,xmax)設置y軸坐標范圍 #tick_params(labelsize)設置刻度文字的字號 #設置坐標軸范圍 plt.xlim(-4,4) plt.ylim(-4,4) #設置坐標軸的標簽 plt.xlabel("橫坐標x",fontsize=14) plt.ylabel("縱坐標y",fontsize=14) plt.show()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战(笔记)(五)(Matplotlib绘图基础＜散点图＞python)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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