具有不同標(biāo)記顏色和大小的散點(diǎn)圖演示。

演示結(jié)果：

實(shí)現(xiàn)代碼：

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()

總結(jié)

以上就是本文關(guān)于Python+matplotlib繪制不同大小和顏色散點(diǎn)圖實(shí)例的全部內(nèi)容，希望對大家有所幫助。感興趣的朋友可以繼續(xù)參閱本站其他相關(guān)專題，如有不足之處，歡迎留言指出。感謝朋友們對本站的支持！

總結(jié)

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