昨晚用matplotlib画用户年龄和消费的散点图，一开始全是黑点挤成一团，根本看不出规律，查了半天，全是ax.scatter里那几个参数的锅。

最简写法长这样

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y)
plt.show()

x是横坐标，y是纵坐标，两个长度必须一样。如果数据是DataFrame的两列，直接把列传进去就行，行数对不上会直接报错ValueError。

s和c控制大小颜色，别混用

s是点的大小，别写成size。c是颜色，可以是一个固定颜色，也可以是一列数值让系统自动配色。想按第三个变量上色，用c加cmap。

ax.scatter(x, y, s=20, c=score, cmap=viridis, alpha=0.6)
# alpha是透明度，点叠在一起时加上，分布马上能看清

点多挤成一坨时，透明度是救命的，0.5左右一加，密集区颜色自然加深。点太多了再加个edgecolors=None能省点绘制时间。

和plt.scatter有什么区别

  • plt.scatter：直接在当前图上画，写脚本、临时看数图最快
  • ax.scatter：指定往哪个子图上画，画多子图、仪表盘、嵌入界面的情况用它
  • 混用后果：混着写容易把图画到错的地方，多子图时一律用ax版本

图太卡或者太乱怎么办

几十万个点会卡成PPT，办法是抽样画一小部分，或者换hexbin这种聚合图。想把点分开颜色，用c传分类标签，配cmap，比手动画几个scatter快得多。

一句话取舍：临时看分布用plt.scatter，多子图、要嵌入GUI或Web的，老老实实用ax.scatter。