功能：python畫2D圖

直接上代碼，註釋很詳細！

 1 #-*- coding:utf-8 -*-
 2 
 3 from numpy import *
 4 import matplotlib.pyplot as plt
 5 
 6 A=array([0,0]);B=array([[1,0],[0,1]])
 7 #生成以A為均值，以B為協方差矩陣，並滿足正態分布的隨機數
 8 C1=random.multivariate_normal(A,B,10)          #10*2
 9 C2=random.multivariate_normal(A+0.1,B+0.1,20)  #20*2
10 C2=mat(C2)    #
 
這樣做只是為了說明ndarray和matrix型數據的不同
11 
12 fig=plt.figure(figsize=(5,5))  #制定畫布大小
13 ax=fig.add_subplot(111)
14 
15 #ndarray型數據C1，shpe(C1)得到(10L,);matrix型C=mat(C1),shpe(C[:,1])得到(10L,1L)
16 ax.scatter(C1[:,0],C1[:,1],s=50,c=‘r‘,marker=‘o‘,alpha=0.5,label=‘C1‘)
17 ax.scatter(C2[:,0].flatten().A[0],C2[:,1].flatten().A[0],s=30,c=‘
 
b‘,marker=‘^‘,alpha=0.5,label=‘C2‘)
18 ‘‘‘
19 scatter(x,y,x=None,c=None,marker=None)
20 x,y必須是1-D
21 marker為標記，s控制標記的大小，c控制標記的顏色
22 flatten()函數 ：a.flatten()，得到一個將a轉換為1-D的copy
23 另外，matrix(也就是mat(a))才有A屬性，可以使用mat(a).flatten().A[0],得到一個1-D的“array”
24 ‘‘‘
25 plt.title(‘scatter plot‘)
26 plt.xlabel(‘the Variable X
 
‘)
27 plt.ylabel(‘the Variable Y‘)
28 
29 ax.legend(loc=‘upper left‘)      #確定方框位置
30 plt.show()

關於官方pyplot.scatter()函數詳解見：http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.scatter

python--matplotlib庫使用2