plt.scatter散点图加legend

时间: 2023-11-09 19:56:54 浏览: 119
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Matplotlib scatter绘制散点图的方法实现

您可以通过使用Matplotlib的legend()函数将图例添加到由变量着色的散点图中。在legend()函数中，您可以通过从情节中提取图例元素来指定标题和句柄。以下是一个示例代码： plt.figure(figsize=(8,6)) scatter = plt.scatter(df.culmen_length_mm, df.culmen_depth_mm, s=150, c=df.species.astype('category').cat.codes) plt.xlabel("Culmen Length", size=24) plt.ylabel("Culmen Depth", size=24) # 添加图例到情节中 plt.legend(handles=scatter.legend_elements(), title="species") plt.savefig("scatterplot_colored_by_variable_legend.png", format='png',dpi=150) 通过这个代码，您将得到一个带有图例的由变量着色的散点图。
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- *2* [matplotlib可视化之散点图plt.scatter()](https://blog.csdn.net/weixin_46707493/article/details/119831397)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip...

python在scatter中添加图例_plt.scatter 二分类数据 legend 添加图例

在Python的matplotlib库中，如果你想要在plt.scatter()函数创建的散点图上添加图例，通常当你有两个不同类别的数据并用不同的标记（如不同颜色或形状）表示时，可以这样做： python import matplotlib.pyplot ...

plt.scatter画多个散点图

要使用plt.scatter画多个散点图，可以按照以下步骤进行操作： 1. 确定每个散点图的数据源。根据引用和引用提供的信息，可以将每个散点图的数据存储在不同的变量中。 2. 使用plt.scatter函数绘制每个散点图。根据...

plt.scatter(y_optimized_real, y_optimized_imag) plt.scatter(y_test["imp_real"],y_test["imp_imag"]) plt.ylim(20,-450) plt.xlabel("Z'") plt.ylabel("Z''") plt.legend(["Predicted Values","True Values"]);

对于这个问题，我可以看出这是一段Python的代码，其中使用了matplotlib库的scatter函数来绘制散点图，将y_optimized_real和y_optimized_imag作为点的横纵坐标，将y_test["imp_real"]和y_test["imp_imag"]作为点的...

plt.scatter(X_train,y_train,color='blue',label='train data') plt.scatter(X_test,y_test,color='red',label='test data') plt.legend(loc=2)是什么意思

plt.scatter用于绘制散点图，color参数用于指定散点的颜色，label参数用于指定图例标签。plt.legend(loc=2)是用于添加图例的，其中loc参数用于指定图例的位置，2表示在左上角。所以，这段代码的意思是绘制训练集和...

data_list1 = data1.values.tolist() print(data_list1) x = data_list1 # 横坐标值 # 绘制换手率散点图 plt.scatter(x, hs) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] plt.title('换手率散点图') # 添加坐标轴标题 plt.ylabel('换手率%') plt.xticks(rotation=90) # 设定坐标轴限制 plt.ylim(0, 101) plt.legend('', title='2008030101陈冰钿') plt.show()

- plt.scatter(x, hs) 绘制散点图； - plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] 设置绘图字体为仿宋； - plt.title('换手率散点图') 设置图表标题； - plt.ylabel('换手率%') 设置纵坐标标题； - ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.cluster import KMeans # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data[:, :2] # 取前两个特征作为萼片长和宽 # 进行Kmeans聚类划分 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) labels = kmeans.labels_ # 绘制散点图 plt.scatter(X[labels == 0, 0], X[labels == 0, 1], c='red', label='Cluster 1') plt.scatter(X[labels == 1, 0], X[labels == 1, 1], c='blue', label='Cluster 2') plt.scatter(X[labels == 2, 0], X[labels == 2, 1], c='green', label='Cluster 3') plt.xlabel('Sepal Length') plt.ylabel('Sepal Width') plt.title('Kmeans Clustering of Iris Dataset') plt.legend() plt.show()改进此代码

# 绘制散点图 plt.scatter(X[labels == 0, 0], X[labels == 0, 1], c='red', label='Cluster 1') plt.scatter(X[labels == 1, 0], X[labels == 1, 1], c='blue', label='Cluster 2') plt.scatter(X[labels == 2, 0...

KNN=KNearestNeighbor() KNN.train(X_train, y_train) y_pred = KNN.predict(X_test, k=6) accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print('测试集预测准确率：%f' % accuracy) plt.scatter(X_setosa_train[:, 0], X_setosa_train[:, 2], color='red', marker='o', label='setosa_train') plt.scatter(X_versicolor_train[:, 0], X_versicolor_train[:, 2], color='blue', marker='^', label='versicolor_train') plt.scatter(X_virginica_train[:, 0], X_virginica_train[:, 2], color='green', marker='s', label='virginica_train') plt.scatter(X_setosa_test[:, 0], X_setosa_test[:, 2], color='y', marker='o', label='setosa_test') plt.scatter(X_versicolor_test[:, 0], X_versicolor_test[:, 2], color='y', marker='^', label='versicolor_test') plt.scatter(X_virginica_test[:, 0], X_virginica_test[:, 2], color='y', marker='s', label='virginica_test') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('petal length') plt.legend(loc = 4) plt.show()注释每一行代码

# 绘制散点图，展示不同种类的花的数据分布 plt.scatter(X_setosa_train[:, 0], X_setosa_train[:, 2], color='red', marker='o', label='setosa_train') plt.scatter(X_versicolor_train[:, 0], X_versicolor_...

fig = plt.figure(figsize=(8,6)) plt.scatter(df[df['labels']==slow]['aveSpeed'], df[df['labels']==slow]['stopNum'], label='缓行', color='darkorange') plt.scatter(df[df['labels']==clear]['aveSpeed'], df[df['labels']==clear]['stopNum'], label='畅通', color='darkgreen') plt.scatter(df[df['labels']==congested]['aveSpeed'], df[df['labels']==congested]['stopNum'], label='拥堵', color='darkblue') plt.scatter(df[df['labels']==fast]['aveSpeed'], df[df['labels']==congested]['stopNum'], label='较快', color='darkred') plt.tick_params(labelsize=18) plt.xlabel('速度',fontsize=20) plt.ylabel('停车次数',fontsize=20) plt.legend(fontsize=18, loc='upper right') plt.savefig('k-means.png')

这段代码使用Matplotlib绘制了一个散点图，其中横轴为速度aveSpeed，纵轴为停车次数stopNum。散点图中每个点的颜色代表了数据点所属的不同状态，包括拥堵、畅通、缓行和较快四种状态。 上述代码中第四个plt....

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=label...

fig, ax1 = plt.subplots() color = 'tab:red' ax1.set_xlabel('Index') ax1.set_ylabel('MEDV', color=color) ax1.plot(data['MEDV'], color=color) ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color) ax2 = ax1.twinx() color = 'tab:blue' ax2.set_ylabel('CRIM', color=color) ax2.plot(data['CRIM'], color=color) ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color) fig.tight_layout() plt.title('Line plot of CRIM and MEDV') plt.show() # 绘制CRIM和MEDV的散点图 plt.scatter(data.index, data['CRIM'], s=5) plt.scatter(data.index, data['MEDV'], s=5) plt.legend() plt.ylabel('Value') plt.xlabel('Index') plt.show()

使用scatter函数绘制散点图，其中x轴被设置为数据的索引，y轴被设置为'MEDV'和'CRIM'。使用legend函数添加图例，使得可以区分'MEDV'和'CRIM'的散点图。最后，使用ylabel和xlabel函数设置横纵坐标的标签，并使用show...

plt.scatter()中散点属性设置

plt.scatter()是Matplotlib库中用于绘制散点图的函数。它可以接受多个参数来设置散点的属性，下面是一些常用的属性设置： 1. x, y：散点的横坐标和纵坐标数据，可以是列表、数组或者Series类型的数据。 2. s：散点...

plt.scatter(X, y, color='blue') plt.plot(X, y_pred, color='red') plt.title('Linear Regression') plt.xlabel('Independent Variable') plt.ylabel('Dependent Variable') plt.legend(['Regression Line', 'Observations'])什么意思

其中，plt.scatter用于绘制样本点的散点图，plt.plot用于绘制回归线，plt.title设置图表标题，plt.xlabel和plt.ylabel分别设置x轴和y轴的标签，plt.legend用于添加图例，其中'Regression Line'表示回归线，'...

# 绘制传感器节点图 def plot_sensor_nodes(title, known_node_positions, unknown_node_positions): known_x = known_node_positions[:, 0] known_y = known_node_positions[:, 1] unknown_x = unknown_node_positions[:, 0] unknown_y = unknown_node_positions[:, 1] plt.figure() plt.scatter(known_x, known_y, c='blue', label='Known Nodes') plt.scatter(unknown_x, unknown_y, c='red', label='Unknown Nodes') plt.title(title) plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.xlim(0, space_size[0]) plt.ylim(0, space_size[1]) plt.legend() plt.show()

这段代码看起来是正确的，它定义了一个plot_sensor_nodes函数来绘制传感器节点的散点图。该函数接受一个标题、已知节点位置和未知节点位置作为参数，并使用Matplotlib库来创建一个散点图。 你可以将这段代码添加...

plt.scatter(x, y) plt.plot(x, model(x, *popt), 'r-', label='fit: k_c=%5.3f' % tuple(popt)) plt.legend() plt.show()

其中，plt.scatter(x, y) 绘制散点图，plt.plot(x, model(x, *popt), 'r-', label='fit: k_c=%5.3f' % tuple(popt)) 绘制拟合曲线，*popt 表示将 popt 这个元组解包，作为参数传递给 model 函数。'r-' 表示曲线的...

#根据花瓣标准化 X=iris.data[:,[2,3]] scaler = StandardScaler().fit(X) X = scaler .transform(X)#标准化后的数据 print(scaler.mean_)#输出均值 print(scaler.scale_)#输出标准差 plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "red", marker = "o",label = 'Setosa鸢尾花') plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1], color = "green", marker = "o",label = 'Versicolor鸢尾花') #plt.scatter(X[y == 2, 0], X[y == 2, 1], color = "blue", marker = "x") plt.xlabel('花瓣长度', fontsize=10) plt.ylabel('花瓣宽度', fontsize=10) plt.title('花瓣长宽标准化绘图', fontsize=12) plt.legend() plt.grid(color='purple',linestyle='--') plt.show() 解释这段代码

接下来，使用plt.scatter函数绘制散点图。plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "red", marker = "o",label = 'Setosa鸢尾花')语句表示绘制属于Setosa鸢尾花类别的数据点，其中X[y == 0, 0]表示...

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() X=iris.data[:,2:] KMeans1 =KMeans(n_clusters=3) KMeans1.fit(X) label_pred=KMeans1.labels_ x0 =X[label_pred==0] x1 =x[label_pred==1] x2=x[label_pred==2] plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="r", marker='D', label='label0') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="g", marker='*', label='label1') plt.scatter(x2[:, 0], x3[:, 1], c="b", marker='+', label='label2') plt.xlabel('petal length') plt.ylabel('petal width') plt.legend() plt.show()

其中，x0、x1和x2是分别代表三个簇的二维坐标点集，用不同颜色和形状的散点图表示。 9. 添加x轴和y轴的标签，以及图例。 10. 显示图像。 注意：代码中有一处错误，应将x[label_pred==1]改为X[label_pred==1]。

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