python多特征画散点图

以下是一个绘制多特征散点图的示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制散点图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.scatter(data['feature1'], data['feature2'], c=data['label'], cmap='coolwarm')
ax.set_xlabel('Feature 1')
ax.set_ylabel('Feature 2')
plt.show()

其中，`data.csv`是数据文件，包含两个特征和一个标签。`fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))`创建一个大小为10x6的图像，然后`ax.scatter`绘制散点图。`c=data['label']`表示使用标签数据进行着色，`cmap='coolwarm'`表示使用coolwarm颜色映射。最后，`ax.set_xlabel`和`ax.set_ylabel`设置坐标轴标签，`plt.show()`显示图像。您可以根据需要修改特征和标签的名称。

相关问题

python 画多图折线图

你可以使用Python的Matplotlib库来画多图折线图。下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 2, 4, 8, 16]
y3 = [1, 3, 5, 7, 9]

# 创建子图
fig, axs = plt.subplots(3)

# 绘制折线图
axs[0].plot(x, y1)
axs[0].set_title('Line 1')
axs[1].plot(x, y2)
axs[1].set_title('Line 2')
axs[2].plot(x, y3)
axs[2].set_title('Line 3')

# 显示图像
plt.show()

在这个例子中，我们使用了`subplots()`函数来创建多个子图，并使用`plot()`函数在每个子图上绘制折线图。`set_title()`函数用于设置每个子图的标题。最后，我们使用`show()`函数来显示图像。你可以根据需要修改数据和图像属性来满足你的需求。

python matplotlib画多折线图

您可以使用Matplotlib库来绘制多条折线图。以下是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]  # x轴数据
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]  # 第一条折线的y轴数据
y2 = [1, 2, 4, 8, 16]  # 第二条折线的y轴数据

# 创建图表和子图
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制折线图
ax.plot(x, y1, label='Line 1')
ax.plot(x, y2, label='Line 2')

# 添加图例
ax.legend()

# 添加标题和坐标轴标签
ax.set_title('Multiple Line Chart')
ax.set_xlabel('X-axis')
ax.set_ylabel('Y-axis')

# 显示图表
plt.show()

这段代码会生成一个包含两条折线图的图表，其中x轴数据为1到5，第一条折线的y轴数据为1、4、9、16、25，第二条折线的y轴数据为1、2、4、8、16。

您可以根据自己的数据进行修改和调整，添加更多的折线图，并根据需要进行样式和布局的设置。