plt.scatter()怎么用,举个例
时间: 2023-10-24 15:12:56 浏览: 43
例子:假设我们有一些数据,包含两个特征X和Y,我们想要用散点图的形式展示它们之间的关系。
代码如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成数据
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
# 显示图像
plt.show()
```
解释:
首先导入了matplotlib.pyplot模块,并将它重命名为plt。
然后生成了两个长度为50的随机数组x和y。
最后使用plt.scatter(x, y)函数绘制了散点图,并使用plt.show()函数显示图像。
结果是一张包含50个随机点的散点图。
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df1 = data[data.cluster==0] df2 = data[data.cluster==1] df3 = data[data.cluster==2] df4 = data[data.cluster==3] df5 = data[data.cluster==4] plt.scatter(df1.Returns,df1.Variance,color='green',label='cluster 0') plt.scatter(df2.Returns,df2.Variance,color='red',label='cluster 1') plt.scatter(df3.Returns,df3.Variance,color='black',label='cluster 2') plt.scatter(df4.Returns,df4.Variance,color='yellow',label='cluster 3') plt.scatter(df5.Returns,df5.Variance,color='yellow',label='cluster 4') plt.scatter(km.cluster_centers_[:,0],km.cluster_centers_[:,1],color='purple',marker='*',label='centroid') plt.xlabel('Returns') plt.ylabel('Variance') plt.legend()解释一下
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这是一个使用matplotlib库在Python中绘制散点图的代码示例。第一段代码绘制了'MEDV'和'B'之间的散点图,第二段代码绘制了'MEDV'和'LSTAT'之间的散点图。在绘制散点图时,'MEDV'被设置为横坐标,而'B'和'LSTAT'被设置为纵坐标。通过alpha参数设置透明度,使得散点图更易于观察。xlabel和ylabel函数用于设置横纵坐标的标签,title函数用于设置图表的标题。最后,使用show函数显示图表。
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