pythonscatter散点图用循环分类法加图例_pythonscatter属性

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python scatter散点图用循环分类法加图例散点图用循环分类法加图例

主要为大家详细介绍了python scatter散点图用循环分类法加图例，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可

以参考一下

本文实例为大家分享了python scatter散点图用循环分类法加图例，供大家参考，具体内容如下

import matplotlib.pyplot as plt

import kNN

plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

datingDataMat, datingLabels = kNN.file2matrix('datingTestSet2.txt')

plt.figure()

type1_x = [] #一共有3类，所以定义3个空列表准备接受数据

type1_y = []

type2_x = []

type2_y = []

type3_x = []

type3_y = []

for i in range(len(datingLabels)): #1000组数据，i循环1000次

if datingLabels[i] == '1': #根据标签进行数据分类,注意标签此时是字符串

type1_x.append(datingDataMat[i][0]) #取的是样本数据的第一列特征和第二列特征

type1_y.append(datingDataMat[i][1])

if datingLabels[i] == '2':

type2_x.append(datingDataMat[i][0])

type2_y.append(datingDataMat[i][1])

if datingLabels[i] == '3':

type3_x.append(datingDataMat[i][0])

type3_y.append(datingDataMat[i][1])

plt.scatter(type1_x, type1_y, s=20, c='r', label='不喜欢')

plt.scatter(type2_x, type2_y, s=40, c='b', label='魅力一般')

plt.scatter(type3_x, type3_y, s=60, c='k', label='极具魅力')

plt.legend()

plt.show()

用面向对象的写法：

import matplotlib.pyplot as plt

import kNN

plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

datingDataMat, datingLabels = kNN.file2matrix('datingTestSet2.txt')

plt.figure()

axes = plt.subplot(111)

type1_x = []

type1_y = []

type2_x = []

type2_y = []

type3_x = []

type3_y = []

for i in range(len(datingLabels)):

if datingLabels[i] == '1':

type1_x.append(datingDataMat[i][0])

type1_y.append(datingDataMat[i][1])

if datingLabels[i] == '2':

type2_x.append(datingDataMat[i][0])

type2_y.append(datingDataMat[i][1])

if datingLabels[i] == '3':

type3_x.append(datingDataMat[i][0])

type3_y.append(datingDataMat[i][1])

type1 = axes.scatter(type1_x, type1_y, s=20, c='r')

type2 = axes.scatter(type2_x, type2_y, s=40, c='b')

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