matplotlib 一些解釋子圖與散點圖 ——scatter()、xlim()

首先，畫圖需要生成一個圖（可理解爲畫布或進程），此參數可以無需設置，如未設置 pyplot 會自動幫你創建一個。

接下來，要決定在圖中哪個位置畫圖，畫多大的圖。這就引入座標點和大小的概念，整個圖中按照 X 與 Y軸橫豎來平均切分，以 0 到 1 之間的數值來表示。 如： X 軸上的 0.1，代表了 X 軸總長自左向右的 10％位置。

整個畫圖區域就是一個軸，通過軸參數選項可以對畫圖區域的座標點與大小進行設置，如未設置會自動幫接近覆蓋整個圖中的值。在一個圖中可添加多個軸，就如一個畫布中可以畫一整副圖，又或者可以畫四宮圖等等。軸參數設置如下：

軸（[x，y，xs，ys]）＃其中 x 代表在 X 軸的位置， y 代表在 Y 軸的位置， xs 代表在 X 軸上向右延展的範圍大小， yx 代表在 Y 軸中向上延展的範圍大小。

注意：軸參數調整的範圍僅包括如下圖紅線內範圍，外圍的刻度數值並不在之內。如設置爲軸（[0,0,1,1]）將無法正確顯示刻度。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def main():
    # scatter#  #
    plt.figure(1)  # set up a figure #
    plt.subplot(331)  # a figure with 3 rows and 3 columns #

    n = 128
    X = np.random.normal(0, 1, n)
    Y = np.random.normal(0, 1, n)
    T = np.arctan2(Y, X)
    # plt.axes([0.025, 0.025, 0.95, 0.95])#
    plt.scatter(X, Y, s=75, c=T, alpha=5)
    plt.xlim(-1.5, 1.5), plt.xticks([])  # the range about x #
    plt.ylim(-1.5, 1.5), plt.yticks([])
    plt.axis()
    plt.title("scatter")
    plt.xlabel("X")
    plt.ylabel("Y")

    plt.show()

if __name__ == "__main__":
    main()