Python數(shù)據(jù)可視化—散點圖

PS: 翻了翻草稿箱， 發(fā)現(xiàn)居然存了一篇去年2月的文章。。。雖然naive，還是發(fā)出來吧。。。

本文記錄了Python中的數(shù)據(jù)可視化——散點圖scatter，

令x作為數(shù)據(jù)（50個點，每個30維），我們僅可視化前兩維。labels為其類別（假設有三類）。

這里的x就用random來了，具體數(shù)據(jù)具體分析。

label設定為[1:20]->1, [21:35]->2, [36:50]->3，（python中數(shù)組連接方法：先強制轉(zhuǎn)為list，用+，再轉(zhuǎn)回array）

用matplotlib的scatter繪制散點圖，legend和matlab中稍有不同，詳見代碼。

x = rand(50,30)

from numpy import *

import matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

#basic

f1 = plt.figure(1)

plt.subplot(211)

plt.scatter(x[:,1],x[:,0])

# with label

plt.subplot(212)

label = list(ones(20))+list(2*ones(15))+list(3*ones(15))

label = array(label)

plt.scatter(x[:,1],x[:,0],15.0*label,15.0*label)

# with legend

f2 = plt.figure(2)

idx_1 = find(label==1)

p1 = plt.scatter(x[idx_1,1], x[idx_1,0], marker = ‘x‘, color = ‘m‘, label=‘1‘, s = 30)

idx_2 = find(label==2)

p2 = plt.scatter(x[idx_2,1], x[idx_2,0], marker = ‘+‘, color = ‘c‘, label=‘2‘, s = 50)

idx_3 = find(label==3)

p3 = plt.scatter(x[idx_3,1], x[idx_3,0], marker = ‘o‘, color = ‘r‘, label=‘3‘, s = 15)

plt.legend(loc = ‘upper right‘)

result：

figure(1)：

figure(2)：

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python数据可视化散点图案例_Python数据可视化—散点图_python 数据可视化的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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