数据可视化：python画散点图scatter

2019-11-10 19:08:58

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数据可视化：python画散点图scatter

我想遍历一幅图的所有像素的h分量的值，然后用散点图表示出来。观察这幅图的h分量的值得变化范围。

scatter函数的原型

matplotlib.pyplot.scatter(x,y,s=20,c='b',marker='o',cmap=None,norm=None,vmin=None,vmax=None,linewidths=None,vert=None,hold=None,**kwargs)

这里写图片描述 基本使用方法

fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) #设置标题 ax1.set_title('Scatter Plot') #设置X轴标签 plt.xlabel('X') #设置Y轴标签 plt.ylabel('Y') #画散点图 ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o') #设置图标 plt.legend('x1') #显示所画的图 plt.show() # -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Feb 08 06:03:45 2017@author: lcg"""import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatterlist=[]img = cv2.imread('C://Users//lcg//Desktop//X//pic//0001.jpg')xmajorLocator = MultipleLocator(20) #将x主刻度标签设置为20的倍数 xmajorFormatter = FormatStrFormatter('%1.1f') #设置x轴标签文本的格式 ymajorLocator = MultipleLocator(0.5) #将y轴主刻度标签设置为0.5的倍数 ymajorFormatter = FormatStrFormatter('%1.1f') #设置y轴标签文本的格式 hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)for y in range(hsv.shape[1]): for x in range(hsv.shape[0]): list.append(hsv[x,y][0])y = np.array(list)x = np.arange(0,y.size)fig = plt.figure()ax1 = fig.add_subplot(111)ax1.set_title("metal")#设置图片的宽和高fig.set_figheight(25)fig.set_figwidth(25)ax1.scatter(x,y,s=1,marker='.')cv2.imshow('img',img)#cv2.waitkey(0)plt.savefig('C://Users//lcg//Desktop//3.jpg')#保存图片plt.show

这里写图片描述