Python資料視覺化——散點圖
阿新 • • 發佈:2019-02-11
PS: 翻了翻草稿箱, 發現居然存了一篇去年2月的文章。。。雖然naive,還是發出來吧。。。
本文記錄了python中的資料視覺化——散點圖scatter,
令x作為資料(50個點,每個30維),我們僅視覺化前兩維。labels為其類別(假設有三類)。
這裡的x就用random來了,具體資料具體分析。
label設定為[1:20]->1, [21:35]->2, [36:50]->3,(python中陣列連線方法:先強制轉為list,用+,再轉回array)
用matplotlib的scatter繪製散點圖,legend和matlab中稍有不同,詳見程式碼。
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):