多數(shù)據(jù)系列

多數(shù)據(jù)系列的散點(diǎn)圖需要使用不同的填充顏色(fill)和數(shù)據(jù)點(diǎn)形狀(shape)這兩個(gè)視覺特征來表示數(shù)據(jù)系列；

繪制多數(shù)據(jù)系列散點(diǎn)圖

多數(shù)據(jù)系列散點(diǎn)圖就是在單數(shù)據(jù)系列上添加新的數(shù)據(jù)系列；使用不同的填充顏色或形狀區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)系列；

plotnine繪制多數(shù)據(jù)系列

plotnine包中的geom_point()函數(shù)可以根據(jù)數(shù)據(jù)類別映射到不同的填充顏色(fill)與形狀(shape),以及邊框顏色(color);

matplotlib繪制多數(shù)據(jù)系列

matplotlib繪圖基于二維表，依次使用plt.scatter()函數(shù)繪制每個(gè)數(shù)據(jù)系列的散點(diǎn)；導(dǎo)入的數(shù)據(jù)是二維表，所以需要使用for循環(huán)依次求取每個(gè)數(shù)據(jù)系列；然后逐一設(shè)定數(shù)據(jù)系列的格式，繪制語法較為煩瑣；

matplotlib繪制

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

df=pd.read_csv('e:\python\out\MultiSeriesScatterD.csv')

group=np.unique(df.label_pred)

markers=['o','s']

colors=["#00AFBB", "#FC4E07"]

fig =plt.figure(figsize=(4,4), dpi=100)

for i in range(0,len(group)):

temp_df=df[df.label_pred==group[i]]

plt.scatter(temp_df.x, temp_df.y,

s=40, linewidths=0.5, edgecolors="k",alpha=0.8,

marker=markers[i], c=colors[i],label=group[i])

plt.xlim(-5,10)

plt.ylim(-5,10)

plt.legend(title='group',loc='lower right',edgecolor='none',facecolor='none')

plt.show()

plotnine繪制

import pandas as pd

from plotnine import *

df=pd.read_csv('e:\python\out\MultiSeriesScatterD.csv')

base_plot=(ggplot(df, aes('x','y',shape='factor(label_pred)',fill='factor(label_pred)')) +

geom_point(size=4,colour="black",alpha=0.7)+

scale_shape_manual(values=('s','o'))+

scale_fill_manual(values=("#00AFBB", "#FC4E07"))+

labs(x = "Axis X",y="Axis Y")+

scale_y_continuous(limits =(-5, 10))+

scale_x_continuous(limits = (-5, 10))+

theme(

axis_title=element_text(size=18,face="plain",color="black"),

axis_text = element_text(size=16,face="plain",color="black"),

aspect_ratio =1,

figure_size = (5,5),

dpi = 100

)

)

print(base_plot)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的oracle group by 多类别_python数据关系型图表散点图系列多数据系列的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。