1. 程式人生 > >Python資料視覺化——散點圖

Python資料視覺化——散點圖

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):