plt.scatter(x_data.index, x_data,5, c='blue', cmap='Blues', alpha=0.6) plt.scatter(c_data.index, c_data,5,c='orange', cmap='Oranges', alpha=0.6) 这组代码换成 sns.jointplot
时间: 2023-12-19 20:07:04 浏览: 18
你可以将这组代码替换为以下代码:
```
import seaborn as sns
sns.jointplot(x=x_data.index, y=x_data, kind='scatter', color='blue', alpha=0.6)
sns.jointplot(x=c_data.index, y=c_data, kind='scatter', color='orange', alpha=0.6)
```
其中,`sns.jointplot()`函数可以在一个图中绘制两个变量的联合分布。`x`参数指定x轴上的数据,`y`参数指定y轴上的数据,`kind`参数指定绘图类型,`color`参数指定颜色,`alpha`参数指定透明度。
相关问题
plt.scatter(x_scatter, y_scatter, marker_size, c=colors, cmap=plt.cm.coolwarm)
这段代码用于绘制散点图,其中:
- `x_scatter` 是 x 轴上的数据;
- `y_scatter` 是 y 轴上的数据;
- `marker_size` 是每个散点的大小;
- `colors` 是每个散点的颜色,可以是一个数值数组或者分类数组;
- `cmap` 是颜色映射表,用于将数值转化为颜色值。
具体来说,`c=colors` 表示将 `colors` 数组中的数值或分类转化为颜色,`cmap=plt.cm.coolwarm` 表示使用 coolwarm 颜色映射表。你可以根据自己的需要选择不同的颜色映射表。
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="winter", label=label9) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="gnuplot2", label=label5) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="hot", label=label6) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="autumn", label=label7) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="terrain", label=label8) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="Oranges", label=label1) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="tab20b", label=label2) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="cool", label=label4) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="rainbow", label=label3)
您想要绘制多个散点图,每个散点图使用不同的颜色映射。您可以按照以下代码进行绘制:
```python
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="winter", label=label9)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="gnuplot2", label=label5)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="hot", label=label6)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="autumn", label=label7)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="terrain", label=label8)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="Oranges", label=label1)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="tab20b", label=label2)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="cool", label=label4)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="rainbow", label=label3)
plt.legend()
plt.show()
```
这段代码会按照您指定的不同颜色映射绘制多个散点图,并在图例中显示相应的标签。