Python+matplotlib绘制不同大小和颜色散点图实例

yipeiwu_com6年前Python基础

 具有不同标记颜色和大小的散点图演示。

演示结果:

实现代码:

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()

总结

以上就是本文关于Python+matplotlib绘制不同大小和颜色散点图实例的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

相关文章

关于Pytorch MaxUnpool2d中size操作方式

关于Pytorch MaxUnpool2d中size操作方式

下图所示为最大值的去池化操作,主要包括三个参数,kernel_size: 卷积核大小(一般为3,即3x3的卷积核), stride:步,还有一个新的size。 从图中可以看出,它将维度4...

python决策树之C4.5算法详解

python决策树之C4.5算法详解

本文为大家分享了决策树之C4.5算法,供大家参考,具体内容如下 1. C4.5算法简介   C4.5算法是用于生成决策树的一种经典算法,是ID3算法的一种延伸...

Python中exit、return、sys.exit()等使用实例和区别

有这样一道题目:  字符串标识符.修改例 6-1 的 idcheck.py 脚本,使之可以检测长度为一的标识符,并且可以识别 Python 关键字,对后一个要求,你可以使用 k...

Python测试Kafka集群(pykafka)实例

生产者代码: # -* coding:utf8 *- from pykafka import KafkaClient host = 'IP:9092, IP:9092, IP...

python 列表输出重复值以及对应的角标方法

如下所示: a = [99,1,2,1,3,4] # 集合存储重复数据 b=set() for i in a: if a.count(i)>1: b.update(...