add.scatter函数

`add.scatter`函数是Matplotlib库中的一个函数，用于在图形上添加散点图。它的基本语法如下：

add.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None, *, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)

其中，`x`和`y`是数据点的x和y坐标，`s`是数据点的大小，`c`是数据点的颜色，`marker`是数据点的标记形状，`cmap`是颜色映射，`alpha`是数据点的透明度，`linewidths`是数据点的边缘线宽，`edgecolors`是数据点的边缘线颜色。

例如，以下代码将在图形上添加一个红色圆形的散点图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
colors = np.random.rand(50)

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, s=50, c=colors, marker='o', cmap='Reds')
plt.show()

相关问题

用dgl.scatter_add和torch_scatter import scatter 运行同一组数据

dgl.scatter_add和torch_scatter的作用都是在张量的某个维度上对指定的索引进行聚合操作，但是它们的实现方式略有不同。

dgl.scatter_add是Deep Graph Library（DGL）中提供的函数，用于在图上对节点特征进行聚合。它的具体使用方式如下：

import dgl
import torch

# 构造一个包含3个节点的图
g = dgl.graph(([0, 1, 2], [1, 2, 0]))

# 构造一个3x4的特征矩阵
feat = torch.tensor([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

# 定义聚合的方式为相加
def reducer(nodes):
    return {'sum': torch.sum(nodes.mailbox['m'], dim=1)}

# 对节点的特征进行聚合，聚合方式为相加
g.update_all(dgl.function.copy_src('feat', 'm'), dgl.function.sum('m', 'feat'))
feat = g.ndata['feat']

# 使用scatter_add对特征进行聚合
idx = torch.tensor([0, 1, 2, 0])
val = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
feat = torch.zeros(3, 5)
feat.scatter_add_(1, idx.unsqueeze(1).repeat(1, 4), val.unsqueeze(1).repeat(1, 4))

其中，scatter_add_函数的第一个参数表示要聚合的维度，这里是第1维，即按行进行聚合。第二个参数是一个形状为(N, M)的张量，表示要聚合的索引，这里是idx.unsqueeze(1).repeat(1, 4)，即将idx扩展为形状为(N, M)，其中M为feat的第1维大小。第三个参数是一个形状为(N, M)的张量，表示要聚合的值，这里是val.unsqueeze(1).repeat(1, 4)，即将val扩展为形状为(N, M)。

torch_scatter中的scatter函数使用方式也类似，具体使用方式如下：

import torch
from torch_scatter import scatter

idx = torch.tensor([0, 1, 2, 0])
val = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
feat = torch.zeros(3, 5)
feat = scatter(val.unsqueeze(1).repeat(1, 4), idx.unsqueeze(1).repeat(1, 4), dim=1, out=feat, reduce='add')

其中，scatter函数的第一个参数表示要聚合的值，第二个参数表示要聚合的索引，第三个参数表示要聚合的维度，这里是第1维，即按行进行聚合。第四个参数表示输出的张量，这里是feat，最后一个参数表示聚合方式，这里是相加。

ax.scatter3D

`ax.scatter3D` 是 Matplotlib 库中的一个函数，用于创建三维散点图。在 matplotlib 的 Axes3D 对象上，这个函数用于绘制一组数据点，每个点由三个坐标值 (x, y, z) 表示，通常用于可视化多维数据集中的分布情况。它接受多个参数，包括 x、y 和 z 数据数组，以及颜色、大小、标记样式等选项，可以自定义各个点的属性。

例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 创建一些随机数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
z = np.random.rand(100)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')  # 创建3D轴
ax.scatter3D(x, y, z, c=z, cmap='viridis', s=50)  # 绘制散点图

plt.show()  # 显示图形