本文实例为大家分享了python scatter散点图用循环分类法加图例,供大家参考,具体内容如下
import matplotlib.pyplot as plt import kNN plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False datingDataMat, datingLabels = kNN.file2matrix('datingTestSet2.txt') plt.figure() type1_x = [] #一共有3类,所以定义3个空列表准备接受数据 type1_y = [] type2_x = [] type2_y = [] type3_x = [] type3_y = [] for i in range(len(datingLabels)): #1000组数据,i循环1000次 if datingLabels[i] == '1': #根据标签进行数据分类,注意标签此时是字符串 type1_x.append(datingDataMat[i][0]) #取的是样本数据的第一列特征和第二列特征 type1_y.append(datingDataMat[i][1]) if datingLabels[i] == '2': type2_x.append(datingDataMat[i][0]) type2_y.append(datingDataMat[i][1]) if datingLabels[i] == '3': type3_x.append(datingDataMat[i][0]) type3_y.append(datingDataMat[i][1]) plt.scatter(type1_x, type1_y, s=20, c='r', label='不喜欢') plt.scatter(type2_x, type2_y, s=40, c='b', label='魅力一般') plt.scatter(type3_x, type3_y, s=60, c='k', label='极具魅力') plt.legend() plt.show()
用面向对象的写法:
import matplotlib.pyplot as plt import kNN plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False datingDataMat, datingLabels = kNN.file2matrix('datingTestSet2.txt') plt.figure() axes = plt.subplot(111) type1_x = [] type1_y = [] type2_x = [] type2_y = [] type3_x = [] type3_y = [] for i in range(len(datingLabels)): if datingLabels[i] == '1': type1_x.append(datingDataMat[i][0]) type1_y.append(datingDataMat[i][1]) if datingLabels[i] == '2': type2_x.append(datingDataMat[i][0]) type2_y.append(datingDataMat[i][1]) if datingLabels[i] == '3': type3_x.append(datingDataMat[i][0]) type3_y.append(datingDataMat[i][1]) type1 = axes.scatter(type1_x, type1_y, s=20, c='r') type2 = axes.scatter(type2_x, type2_y, s=40, c='b') type3 = axes.scatter(type3_x, type3_y, s=60, c='k') plt.legend((type1, type2, type3), ('不喜欢', '魅力一般', '极具魅力')) plt.show()
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件!
如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
白云城资源网 Copyright www.dyhadc.com
暂无“python scatter散点图用循环分类法加图例”评论...
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2025年01月11日
2025年01月11日
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]