如何在 Matplotlib 中用线连接散点图的点？

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Python 是一种流行的编程语言，广泛应用于数据科学、机器学习等领域。它受欢迎的原因之一是拥有强大的库，例如 Matplotlib，它允许用户轻松创建高质量的可视化效果。Matplotlib 是 Python 中一个流行的数据可视化库，它提供了广泛的工具来创建不同类型的图表，包括散点图。

在本教程中，我们将探讨如何在 Matplotlib 中用线连接散点图的点。散点图可用于可视化两个变量之间的关系，而向散点图添加线可以帮助突出数据中的趋势或模式。我们将逐步介绍在 Matplotlib 中创建散点图并用线连接散点图点的步骤。因此，让我们深入 Python 和 Matplotlib 令人兴奋的数据可视化世界。

如何在 Matplotlib 中用线连接散点图的点？

要在 Matplotlib 中创建散点图，我们需要导入两个库——Matplotlib 和 NumPy。

Matplotlib 是一个强大的数据可视化库，允许用户创建各种类型的图表、图形和绘图。另一方面，NumPy 是一个数值计算库，它支持使用数组和矩阵。要在 Python 中使用这些库，我们需要将它们导入到我们的环境中。

要导入 Matplotlib 和 NumPy，我们使用 import 语句后跟库的名称。我们还可以为库指定别名，使代码更易读。例如，Matplotlib 和 NumPy 的常用别名分别为 plt 和 np。

以下是如何导入 Matplotlib 和 NumPy 的示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

导入库后，我们现在将使用 NumPy 创建一些示例数据，并使用 Matplotlib 创建此数据的散点图。然后，我们将用线连接散点图的点，以突出显示数据中的任何模式或趋势。

在 Matplotlib 中向散点图添加线

向散点图添加线可以成为使用 Matplotlib 探索和分析数据的强大技术。此方法涉及按特定顺序连接散点图的点，这可以帮助您更有效地可视化关系和趋势。

Matplotlib 提供了一种简单的方法来向散点图添加线。一种方法是首先按升序对 x 值进行排序，然后重新排列相应的 y 值以匹配 x 值的新顺序。这可以使用 NumPy 的排序函数（如 np.sort 和 np.argsort）来完成。

对数据进行排序后，您可以使用 Matplotlib 的 plot 函数添加连接排序后的 x 和 y 值的线。生成的绘图将显示原始散点图的点，并用线按特定顺序连接它们。

要在 Matplotlib 中向散点图添加线，您可以按照以下一般步骤操作

生成示例数据：首先，我们将使用 NumPy 库为我们的散点图创建一些示例数据。我们可以使用 NumPy 提供的 numpy.random 模块生成随机数据。此模块允许我们从各种统计分布中生成随机数。

# Generating Sample data
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)

创建散点图：生成随机数据后，我们可以使用 Matplotlib 的 plt.scatter() 函数创建散点图。此函数用于创建 x 和 y 值的散点图，其中每个点都由绘图上的标记表示。

要创建散点图，我们可以简单地调用 plt.scatter() 函数并将我们之前生成的 x 和 y 数组传递给它。我们还可以使用 color 参数指定标记的颜色，在本例中我们将设置为“蓝色”。这将生成一个带有蓝色标记的散点图，标记的 x 和 y 坐标对应于我们随机生成的数组中的值。

# Create a scatterplot:
plt.scatter(x, y, color='blue')

向散点图添加线：要向散点图添加线，我们可以使用 NumPy 库的 np.sort() 函数按升序对 x 和 y 数组进行排序。对数据进行排序后，我们就可以使用 Matplotlib 的 plt.plot() 函数绘制一条连接每对排序点的线。

要对 x 和 y 数组进行排序，我们只需使用 np.sort() 函数并将排序后的值分配给新变量即可。我们可以使用 NumPy 的 np.argsort() 函数根据 x 数组的排序索引对 y 数组进行排序。

# Add lines to the scatterplot:
x_sort = np.sort(x)
y_sort = y[np.argsort(x)]
plt.plot(x_sort, y_sort)

显示绘图：创建散点图并向其添加线后，我们将使用 Matplotlib 的 plt.show() 函数显示绘图。

# Display the plot
plt.show()

这是一个带有连接点的散点图的示例

输出

如以下输出图像所示，以上代码通过为 x 和 y 生成 50 个随机值创建了一个带有蓝色点的散点图。然后它对 x 值进行排序并重新排列 y 值以匹配排序后的 x 值。最后，它添加了一条连接排序值的线到散点图上。生成的绘图显示了 x 和 y 值之间的关系，作为散布的点，并用线连接它们。该绘图使用 matplotlib.pyplot 库中的 show() 函数显示。

结论

在本教程中，我们探讨了如何使用 Python 在 Matplotlib 中用线连接散点图的点。我们了解到，Matplotlib 是一个流行的数据可视化库，它提供了广泛的工具来创建不同类型的绘图，包括散点图。我们提供了在 matplotlib 中创建散点图并用线连接散点图点的分步说明。我们还为我们介绍的每种方法提供了示例。有了这些知识，您现在可以创建具有视觉吸引力的散点图和线条，以更好地可视化数据点之间的关系。