plt.scatter(x[j], y[j], marker='o', s=5, label='原始数据')怎么让标签仅显示一个

可以使用参数`label`和`legend`来控制标签的显示。将参数`label`设置为想要显示的标签文本，然后在代码的末尾添加`plt.legend()`即可显示标签。

如果想要仅显示一个标签，可以将所有数据点的`label`都设置为同一个文本即可，例如：

plt.scatter(x[j], y[j], marker='o', s=5, label='数据')
plt.legend()

这样就会在图例中显示一个标签文本为“数据”的项。

相关问题

plt.scatter(x[j], y[j], marker='o', s=5, label='原始数据')怎么设置仅显示第一个标签

你可以使用Matplotlib的legend()函数来设置标签的显示。在参数中添加参数label='原始数据'，并将其他标签设置为空字符串（''）即可。如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

# 在绘制图形时设置标签
plt.scatter(x[j], y[j], marker='o', s=5, label='原始数据')

# 设置标签显示
plt.legend(labels=['原始数据', '', '', '', ''])

# 显示图形
plt.show()

在legend()函数中，labels参数是一个字符串列表，用于指定每一个标签的名称。在这个列表中，第一个元素是'原始数据'标签的名称，而其他元素设置为空字符串，即不显示标签。这样就可以仅显示第一个标签了。

plt.scatter(x[j], y[j], marker='o', s=5, label='原始数据')怎么让不同颜色的标签仅显示一次

如果想要不同颜色的标签仅显示一次，可以将`label`设置为一个列表或数组，其中每个元素对应一个数据点的标签，然后在调用`plt.legend()`时，使用`set()`方法去除重复的标签。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些示例数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
colors = np.random.choice(['red', 'green', 'blue'], size=100)

# 绘制散点图，并设置每个数据点的标签为对应的颜色
plt.scatter(x, y, c=colors, marker='o', s=5, label=colors)

# 显示图例，去除重复的标签
handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()
by_label = dict(zip(labels, handles))
plt.legend(by_label.values(), by_label.keys())

plt.show()

在上面的例子中，我们将每个数据点的标签设置为对应的颜色，然后在调用`plt.legend()`时，使用`get_legend_handles_labels()`方法获取所有标签和对应的处理句柄，然后再使用`dict`和`zip`将标签和处理句柄对应起来，最后使用`by_label.values()`和`by_label.keys()`分别获取处理句柄和标签，并去除重复的标签。这样就可以保证每种标签仅显示一次。