Python散点图两种点
时间: 2023-11-19 17:17:16 浏览: 101
Python散点图可以展示两种不同的点。在代码示例中,通过将十个不同的点分成(0,1)两类,并为每一类指定不同的颜色,实现了展示两种不同点的散点图。其中,0类的点用红色表示,1类的点用绿色表示。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python数据可视化之散点图(基础篇---图文并茂详细版!!!)](https://blog.csdn.net/qq_45261963/article/details/118086413)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
相关问题
Python三维散点图两种点
在Python中,可以使用matplotlib库的Axes3D模块来绘制三维散点图。在给定的代码示例中,两种不同的三维散点图如下:
1. 第一个散点图是根据鸢尾花数据集的前三个特征(sepal length, sepal width, petal length)绘制的。这张图是一个简单的三维散点图,其中x轴代表sepal length,y轴代表sepal width,z轴代表petal length。每个数据点代表一个鸢尾花样本。
2. 第二个散点图是在前一个图的基础上进行了K-means聚类得到的结果。使用K-means算法将鸢尾花数据分为4个不同的类别,并将每个数据点着上不同的颜色以表示其所属的类别。这个图展示了聚类结果在三维空间中的分布情况。
绘制三维散点图的代码可以在给定的引用中找到。根据需求,可以选择使用第一个散点图或者第二个散点图来进行可视化分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [[Python] 散点图(二维散点图、三维散点图、散点图矩阵)](https://blog.csdn.net/qq_42281663/article/details/121381757)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
python散点图knn
散点图是一种用于表示两个变量之间关系的图表,其中每个点表示一个数据点。Python中有很多绘制散点图的库,如matplotlib和seaborn等。
KNN(k-最近邻)是一种基于实例的学习或非泛化学习方法,它用于分类和回归。在KNN算法中,对于一个新的数据点,它的类别或数值是由其最近的k个邻居的类别或数值决定的。
在Python中,可以使用scikit-learn库来实现KNN算法。下面是一个使用matplotlib和scikit-learn绘制散点图和应用KNN算法的示例:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np
# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(200, 2)
y = np.logical_xor(X[:, 0] > 0, X[:, 1] > 0)
# 绘制散点图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
# 应用KNN算法
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
clf.fit(X, y)
# 预测新数据点的类别
new_data = np.array([[0.5, 0.5]])
print("预测结果:", clf.predict(new_data))
plt.show()
```
上面的代码生成了一个包含200个随机数据点的散点图,并应用了KNN算法。在这个例子中,我们生成了随机数据点,并按逻辑异或函数对它们进行分类。然后,我们使用KNeighborsClassifier类来拟合数据,设置n_neighbors参数为5。最后,我们使用predict()方法来预测新数据点的类别,并将散点图显示在屏幕上。