Python数据可视化——散点图，多数据散点图怎么做,PS: 翻了翻草稿箱

Python数据可视化——散点图，多数据散点图怎么做,PS: 翻了翻草稿箱

PS: 翻了翻草稿箱， 发现居然存了一篇去年2月的文章。。。虽然naive，还是发出来吧。。。

本文记录了python中的数据可视化——散点图scatter，

令x作为数据（50个点，每个30维），我们仅可视化前两维。labels为其类别（假设有三类）。

这里的x就用random来了，具体数据具体分析。

label设定为[1:20]->1, [21:35]->2, [36:50]->3，（python中数组连接方法：先强制转为list，用+，再转回array）

用matplotlib的scatter绘制散点图，legend和matlab中稍有不同，详见代码。

x = rand(50,30)from numpy import *import matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt#basicf1 = plt.figure(1)plt.subplot(211)plt.scatter(x[:,1],x[:,0])# with labelplt.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 legendf2 = 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)：

Python数据可视化——散点图