plt.scatter (x, y,c=g)
时间: 2024-09-24 18:02:03 浏览: 21
`plt.scatter(x, y, c=g)` 是Python的matplotlib库中用于绘制散点图的一个函数调用。在这个语法中:
- `x` 和 `y` 分别代表数据集中每个点的横坐标和纵坐标的值,它们通常是两个列表或数组,对应着你要在二维平面上表示的数据系列。
- `c` 参数是一个可选的颜色编码,用于给散点指定颜色。在这里,`g` 可能是一个颜色名称、RGB值、灰度值、或者可以将数据映射到颜色的序列。如果你想要根据另一个变量 `g` 的值来给散点上色,就需要提供这个变量,它通常也是一个数组。
举个例子,如果你有一个数据集 `(x, y)` 和一个表示大小的变量 `g`,你可以这样创建一个散点图,其中点的位置由 `(x, y)` 决定,点的颜色则根据 `g` 的值变化:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
g = np.random.randint(0, 5, 50)
plt.scatter(x, y, c=g, cmap='viridis') # 使用 'viridis' 调色板
plt.colorbar() # 显示颜色标尺
plt.show()
```
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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential # 导入keras from keras.layers import Dense plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' df = pd.read_csv("gdpcost.csv") print(df, df.shape) x_data = df.iloc[:, 1] y_data = df.iloc[:, 2] X = x_data Y = y_data plt.figure(figsize=(8, 5)) plt.scatter(X, Y) plt.show() model = Sequential() model.add(Dense(10, input_shape=(1,))) # 输出层 model.add(Dense(1)) # 定义梯度下降算法和损失函数 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练2500次 history = model.fit(X, Y, epochs=250) # 绘制损失函数图像g plt.plot(history.epoch, history.history.get('loss')) plt.show() Y_fit = model.predict(X) w = model.layers[0].get_weights() b = model.layers[1].get_weights() print('weights:', w) print('bias:', b) # plot fit plt.scatter(X, Y, c='r', marker='s') plt.plot(X, Y_fit, c='b', marker='o') plt.legend(['蓝色:拟合点', '红色:散点图']) plt.show()请解释每行代码
1. `import numpy as np`: 导入NumPy库并给它起一个别名np。
2. `import pandas as pd`: 导入Pandas库并给它起一个别名pd。
3. `import matplotlib.pyplot as plt`: 导入Matplotlib库的pyplot模块并给它起一个别名plt。
4. `from keras.models import Sequential`: 从Keras库的models模块中导入Sequential类。
5. `from keras.layers import Dense`: 从Keras库的layers模块中导入Dense类。
6. `plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'`: 设置中文字体为黑体。
7. `df = pd.read_csv("gdpcost.csv")`: 读取名为gdpcost.csv的CSV文件并将其存储到一个Pandas数据框中。
8. `print(df, df.shape)`: 打印数据框df以及它的形状。
9. `x_data = df.iloc[:, 1]`: 选择df的所有行和第二列的数据作为x_data。
10. `y_data = df.iloc[:, 2]`: 选择df的所有行和第三列的数据作为y_data。
11. `X = x_data`: 将x_data赋值给变量X。
12. `Y = y_data`: 将y_data赋值给变量Y。
13. `plt.figure(figsize=(8, 5))`: 创建一个8x5的图形。
14. `plt.scatter(X, Y)`: 用散点图绘制X和Y的关系。
15. `plt.show()`: 显示图形。
16. `model = Sequential()`: 创建一个新的Sequential模型。
17. `model.add(Dense(10, input_shape=(1,)))`: 在模型中添加一个具有10个神经元和1个输入维度的全连接层。
18. `model.add(Dense(1))`: 在模型中添加一个具有1个神经元的全连接层。
19. `model.compile(optimizer='adam', loss='mse')`: 编译模型,使用Adam梯度下降算法和均方误差损失函数。
20. `history = model.fit(X, Y, epochs=250)`: 训练模型,使用X和Y作为输入和输出数据,并进行250个epoch的训练。
21. `plt.plot(history.epoch, history.history.get('loss'))`: 绘制损失函数随时间的变化图像。
22. `plt.show()`: 显示图形。
23. `Y_fit = model.predict(X)`: 使用训练好的模型对X进行预测并将结果存储到Y_fit中。
24. `w = model.layers[0].get_weights()`: 获取模型第一层的权重并将其存储到w中。
25. `b = model.layers[1].get_weights()`: 获取模型第二层的权重并将其存储到b中。
26. `print('weights:', w)`: 打印w的值。
27. `print('bias:', b)`: 打印b的值。
28. `plt.scatter(X, Y, c='r', marker='s')`: 用散点图绘制原始数据。
29. `plt.plot(X, Y_fit, c='b', marker='o')`: 用线图绘制模型的拟合结果。
30. `plt.legend(['蓝色:拟合点', '红色:散点图'])`: 添加图例。
31. `plt.show()`: 显示图形。
plt.scatter(
`plt.scatter()`是一个用于绘制散点图的函数,它可以将x轴和y轴上的数据点绘制为点,可以使用不同的颜色和大小来区分不同的数据点。下面是`plt.scatter()`函数的一些常用参数:
- x, y:x轴和y轴上的数据点。
- s:点的大小。
- c:点的颜色。
- alpha:点的透明度。
- marker:点的形状。
以下是一个使用`plt.scatter()`函数绘制散点图的例子:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
colors = np.random.rand(50)
area = np.pi * (15 * np.random.rand(50))**2
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5, marker=",")
# 显示图形
plt.show()
```
这个例子中,我们使用`numpy`库生成了50个随机数据点,并使用`plt.scatter()`函数将它们绘制成散点图。点的大小和颜色都是随机生成的,点的形状是逗号。运行这段代码,你将会看到一个随机生成的散点图。
以下是一个使用`plt.scatter()`函数绘制同心圆的例子:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制同心圆
plt.scatter(2, 1, s=4000, c='r')
plt.scatter(2, 1, s=1000 ,c='b')
plt.scatter(2, 1, s=10, c='g')
# 显示图形
plt.show()
```
这个例子中,我们使用`plt.scatter()`函数绘制了三个同心圆,分别使用不同的大小和颜色。运行这段代码,你将会看到一个由三个同心圆组成的图形。