可视化：散点图改造

先放一下画图的成果！

这个图与平时最常见的散点图有几点区别，如下：

1. 坐标轴不同
2. 没有三条外侧框线
3. 散点下方有虚线引导

import matplotlib.pyplot as plt


# 这里给出一些数据
a = [-0.001777, -0.002754, 0.007887, 0.007593, 0.001802, -0.004565, 0.006138, 0.001341, 0.000042, -.000303, -0.006461] 

# 画布
f = plt.figure()
ax = f.add_subplot(1, 1, 1)

# 画散点图，颜色参数c可以选择其他
ax.scatter(range(-5, 6), a, c='cornflowerblue')  
plt.xlim(-6, 6)  # 设置x坐标的上下限
plt.xticks(range(-5, 6))  # 设置x轴标签
plt.ylim(-0.01, 0.01)
plt.hlines(0, -6, 6)

# 变坐标轴
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))  # 设置横坐标轴的位置
ax.spines['left'].set_position(('data', -6))  # 设置纵坐标轴的位置

# 隐藏框线
ax.spines['top'].set_visible(False)  # 隐藏上框线
ax.spines['right'].set_visible(False)  # 隐藏右框线
ax.spines['bottom'].set_visible(False)  # 隐藏下框线

# 添加虚线
# 在每个散点下画虚线，颜色参数color可选其他，线型参数linestyle为:时表示虚线，默认为直线
for i, j in enumerate(a):
    plt.plot([i-5, i-5], [0, j], color='cornflowerblue', linestyle=':')
plt.show()

当然，如果想将散点连起来，或者加网格线等，这些都是可以进行拓展的，这里就不再赘述。

标签：虚线,set,改造,散点图,spines,plt,可视化,ax
来源： https://blog.csdn.net/T_R_Y_0/article/details/100626037