python绘制离散点图时加上图例
时间: 2024-09-06 16:02:58 浏览: 77
在Python中,你可以使用matplotlib库来绘制离散点图,并添加图例以区分数据系列。下面是一个简单的例子:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义数据
x = [0, 1, 2, 3, 4]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25] # 红色的点
y2 = [1, 2, 3, 4, 5] # 蓝色的点
# 绘制离散点图
plt.scatter(x, y1, color='red', label='红色点') # 第一个数据集
plt.scatter(x, y2, color='blue', label='蓝色点') # 第二个数据集
# 添加图例
plt.legend() # 显示默认的位置,如果需要调整位置可以设置loc参数
# 显示图形
plt.show()
```
在这个例子中,`scatter()`函数用于绘制散点图,`color`参数指定颜色,`label`参数定义图例文本。最后,通过`legend()`函数显示图例,并使用`show()`函数显示整个图表。
如果你想要改变图例的位置,可以在`legend()`函数中传入一个选项,例如 `plt.legend(loc='upper right')` 将图例放在右上角。
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```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 添加异常点
data.loc[5] = ['2021-01-06', 10]
# 绘制原始数据图表
plt.plot(data['date'], data['value'], label='Original Data')
# 绘制异常点图表
outlier_mask = np.abs(data['value'] - data['value'].mean()) > 2 * data['value'].std()
outlier_data = data[outlier_mask]
plt.scatter(outlier_data['date'], outlier_data['value'], color='red', label='Outlier')
# 设置图表标题、标签和图例
plt.title('Data with Discrete Outlier')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')
plt.legend()
# 显示图表
plt.show()
# 将修改后的数据保存为CSV文件
data.to_csv('modified_data.csv', index=False)
```
首先,我们使用`pd.read_csv()`方法读取CSV文件,并将数据存储在`data`变量中。然后,我们使用`.loc[]`方法添加一个离散型异常点。接着,我们使用`plt.plot()`方法绘制原始数据的线图,并使用`np.abs()`方法计算离散型异常点的阈值,并使用`plt.scatter()`方法绘制离散型异常点的散点图。最后,我们使用`plt.title()`、`plt.xlabel()`、`plt.ylabel()`和`plt.legend()`方法来设置图表标题、标签和图例,并使用`plt.show()`方法显示图表。
最后,我们使用`data.to_csv()`方法将修改后的数据保存为CSV文件。注意,`index=False`参数可用于防止pandas将索引作为新的CSV文件中的列保存。
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请注意,以上是绘制科研箱线图的一般步骤,具体的代码取决于你选择使用的库和所需的定制化程度。
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