matplotlib的scatter()函数和plot()函数的区别

# 引入
import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter 和 plt.plot 是 matplotlib 库中的两个主要绘图函数，它们分别用于绘制散点图和线图。这两个函数在数据可视化中都有其独特的用途和功能。

`plt.scatter`

功能

plt.scatter 函数用于绘制散点图。散点图一般用于显示两个变量之间的关系，每个点代表一个数据样本的坐标 (x, y)。

语法

plt.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None, **kwargs)

常用参数

x, y：分别为点的横坐标和纵坐标的数据序列。
s：标记大小。可以是一个标量或序列，表示点的大小。
c：标记颜色，可以是一个单色值或颜色序列。
marker：标记的样式，例如’ o ‘表示圆点，’ ^ ‘表示三角形等。
alpha：透明度，取值范围从0（完全透明）到1（完全不透明）。
linewidths：标记边缘的宽度。

示例

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.scatter(x, y, color='blue', marker='o')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.title('Scatter Plot Example')
plt.show()

在此场景中，scatter 的含义是 “散点”，用于描述在图中显示的离散数据点。

`plt.plot`

功能

plt.plot 函数用于绘制线图，通常用于显示两个变量之间的连续关系。可以绘制带有标记的线、无标记的线或仅有标记的图。

语法

plt.plot(x, y, fmt=None, data=None, **kwargs)

常用参数

x, y：分别为点的横坐标和纵坐标的数据序列。
fmt：格式字符串，用于定义线的样式和颜色，例如’-‘表示实线，’–‘表示虚线，’r’表示红色，’b’表示蓝色等。
color：线条颜色。
linewidth：线条宽度。
marker：标记样式，例如’ o ‘表示圆点，’ ^ ‘表示三角形等。
linestyle：线条样式，例如’-‘表示实线，’–‘表示虚线等。

示例

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.plot(x, y, color='red', linestyle='-', linewidth=2, marker='o')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.title('Line Plot Example')
plt.show()

在此场景中，plot 的含义是 “绘制”，更具体来说是绘制通过所有点的线条，这在连续数据的展示中非常有用。