رسم و شکل‌دهی نقاط با scatter()

گاهی رسم و شکل دادن نقطه‌های مجزّا که مبنای آن‌ها خصوصیّات مشترکی است، سودمند است. برای مثال شاید بخواهید مقدارهای کوچک را با یک رنگ و مقدارهای بزرگ را با رنگی دیگر رسم کنید. همچنین می‌توانید مجموعه‌ی بزرگی از داده‌ها را به شکل و شیوه‌ی خاصّی رسم کنید و سپس برای تاکید بیشتر برای نقطه‌های مجزّا و خاصّی، این نقطه‌ها را مجدّداً با تنظیمات دیگری رسم کنید.

برای رسم یک نقطه از متد scatter() استفاده کنید. مقدارهای (x, y) نقطه‌ی مورد نظر خود را به این متد بدهید تا آن‌ را رسم کند:

1
2
3
4
5
6
7
8
9

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('seaborn')

fig, ax = plt.subplots()

ax.scatter(2, 4)

plt.show()

بیایید شکل و سیاق خروجی را تغییر دهیم تا جالب‌تر به نظر بیاید. یک عنوان و برچسب محورها را اضافه می‌کنیم و اطمینان حاصل می‌کنیم که نوشته‌ها به اندازه‌ی کافی بزرگ هستند تا راحت خوانده شوند:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('seaborn')

fig, ax = plt.subplots()

ax.scatter(2, 4, s=200)

# Set chart title and label axes.

ax.set_title("Square Numbers", fontsize=24)

ax.set_xlabel("Value", fontsize=14)

ax.set_ylabel("Square of Value", fontsize=14)

# Set size of tick labels.

ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)

plt.show()

در ۱ scatter() را فرامی‌خوانیم و از نشان‌وند s برای تنظیم اندازه‌ی نقطه‌های به‌کاررفته برای رسم نمودار استفاده می‌کنیم. اگر اکنون scatter_squares.py را اجرا کنید باید نقطه‌ای تنها در وسط نمودار ببینید.

رسم مجموعه‌ای از نقاط با scatter()

برای رسم مجموعه‌ای از نقطه‌ها می‌توانیم لیستی جداگانه از مقدارهای x و y به آن بدهیم:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = [1, 2, 3, 4, 5]

y_values = [1, 4, 9, 16, 25]

plt.style.use('seaborn')

fig, ax = plt.subplots()

ax.scatter(x_values, y_values, s=100)

# Set chart title and label axes.

--snip--

لیست x_values شامل اعدادی است که باید مربّع شوند و y_values شامل مربّع هر عدد است. زمانی که این دو لیست را به scatter() می‌دهید، Matplotlib هنگام رسم هر نقطه از هر کدام یک مقدار را می‌خواند. نقطه‌هایی که باید رسم شوند (1,1)، (2,4)، (3,9)، (4, 16) و (5, 25) است.

محاسبه‌ی خودکار داده‌ها

نوشتن دستی لیست‌ها کارآمد نیست به ویژه زمانی که با داده‌های بسیار زیادی سر و کار داریم. به جای انتقال نقطه‌ها به شکل لیست، از یک حلقه استفاده می‌کنیم تا پایتون محاسبات را برای ما انجام دهد.

اینجا این روش را با وجود ۱۰۰۰ نقطه می‌بینیم:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = range(1, 1001)

y_values = [x**2 for x in x_values]

plt.style.use('seaborn')

fig, ax = plt.subplots()

ax.scatter(x_values, y_values, s=10)

# Set chart title and label axes.

--snip--

# Set the range for each axis.

ax.axis([0, 1100, 0, 1100000])

plt.show()

از گستره‌ی مقدارهای x شامل اعداد ۱ تا ۱۰۰۰ شروع می‌کنیم (۱). سپس به کمک روش دربرداری (for x in x_values) در مقدارهای x حلقه می‌زنیم، هر کدام را به توان ۲ می‌رسانیم (x**2) و نتیجه‌ها را در y_values ذخیره می‌کنیم. سپس لیست‌های ورودی و خروجی را به scatter() می‌دهیم (۲). چون تعداد داده‌ها در این مجموعه زیاد است اندازه‌ی نقطه‌ها را کوچک‌تر می‌کنیم.

در ۳ از متد axis() برای تعیین گستره‌ی هر محور استفاده می‌کنیم. این متد ۴ مقدار می‌پذیرد: کمینه و بیشینه‌ی مقدارهای محور x و y. اینجا محور x را بین ۰ و ۱۱۰۰ و محور y را بین ۰ و ۱،۱۰۰،۰۰۰ قرار می‌دهیم.