Python中的 Matplotlib.markers 模块

Matplotlib 是 Python 中一个充分利用 NumPy 和 SciPy 能力，功能丰富，绘图方式多样化的开源的数据可视化库，可以生成出版物质量的图形，包括线图、散点图、等高线图、柱状图、误差条形图、光谱图等。

Matplotlib.markers 模块提供各种图形符号标记，可以用于散点图的绘制，模块提供了丰富的符号标记供我们使用，使用时，只要给出其名称即可。

使用方法

使用 Matplotlib.markers 模块绘制符号标记，需要先导入该模块，然后调用所需的符号标记名称即可。

下面，我们通过几个示例来了解如何使用该模块。

1. 绘制不同符号标记的散点图

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]
markers = [
    '.', ',', 'o', 'v', '^', '<', '>', '1', '2', '3', '4', 's', 'p', '*', 'h', 'H', '+', 'x', 'D', 'd', '|', '_'
]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))

for i, marker in enumerate(markers):
    ax.scatter(x[i], y[i], label=marker, marker=marker, s=200)

ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))
plt.show()

执行上述代码，可以生成以下图形：

2. 绘制四边形符号标记

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.markers import MarkerStyle

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))

# 使用 `MarkerStyle` 类创建四边形符号标记对象
marker = MarkerStyle('s,0.2')

# 绘制四边形符号标记
ax.scatter(0.5, 0.5, marker=marker, s=500)

plt.show()

上述代码会生成一个四边形符号标记：

符号标记列表

Matplotlib.markers 模块提供了各种符号标记，下面是部分符号标记的名称列表（图片来源：Matplotlib官网）：

| 符号标记名称 | 符号标记效果 | |:------------:|:--------------:| | . | ● | | , | , | | o | ○ | | v | ▼ | | ^ | ▲ | | < | ◀ | | > | ▶ | | 1 | ⬆︎ | | 2 | ⬆︎ | | 3 | ⬆︎ | | 4 | ⬆︎ | | s | □ | | p | ◆ | | * | * | | h | 正六边形 | | H | 正八边形 | | + | + | | x | x | | D | 菱形 | | d | 低参数倾斜的菱形 | | | | ｜ | | _ | － |

结语

Matplotlib.markers 模块是 Matplotlib 中一个强大的模块，提供了大量的符号标记，方便我们进行数据可视化。上述内容仅是该模块的简单介绍，更多内容可以在 Matplotlib官网 上了解。