python绘制散点图（从0到1必会）

第一部分：导包

#第一步：导包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

第二部分：数据准备

#第二步：设置数据集
#2.1样本特征值
data_x=[
    [1.3,6],
    [3.5,5],
    [4.2,2],
    [5,3.3],
    [2,9],
    [5,7.5],
    [7.2,4],
    [8.1,8],
    [9,2.5]
]
#2.2样本的标记值
data_y=[0,0,0,0,1,1,1,1,1]
#2.3将上述两个数组转化为array形式（同时作为训练集）
X_train=np.array(data_x)
Y_train=np.array(data_y)

第三部分：绘制图像

因此，我们就可以根据x,y坐标开始绘制散点图了：

#第三步：绘制散点图
#3.1绘制样本为true的散点图
plt.scatter(X_train[Y_train==0,0],X_train[Y_train==0,1],color='red',marker='x')
#3.2绘制样本为false的散点图
plt.scatter(X_train[Y_train==1,0],X_train[Y_train==1,1],color='blue',marker='o')
plt.show()

修饰操作：

①添加大标题和横纵坐标

plt.title('散点图绘制教程')
plt.xlabel('横坐标')
plt.ylabel('纵坐标')
from pylab import mpl
# 设置中文显示字体
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
# 设置正常显示符号
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

②右上角给点颜色添加分类（图例）

# 为不同类别指定不同的颜色
colors = {'正确样本': 'red', '错误样本': 'blue'}
#3.1绘制样本为true的散点图
plt.scatter(X_train[Y_train==0,0],X_train[Y_train==0,1],color='red',marker='x',label="正确样本")
#3.2绘制样本为false的散点图
plt.scatter(X_train[Y_train==1,0],X_train[Y_train==1,1],color='blue',marker='o',label="错误样本")

整合①②的完整代码：

#第三步：绘制散点图
#3.1绘制样本为true的散点图
plt.scatter(X_train[Y_train==0,0],X_train[Y_train==0,1],color='red',marker='x',label="正确样本")
#3.2绘制样本为false的散点图
plt.scatter(X_train[Y_train==1,0],X_train[Y_train==1,1],color='blue',marker='o',label="错误样本")
plt.title('散点图绘制教程')
plt.xlabel('横坐标')
plt.ylabel('纵坐标')
from pylab import mpl
# 设置中文显示字体
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
# 设置正常显示符号
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

# 为不同类别指定不同的颜色
colors = {'正确样本': 'red', '错误样本': 'blue'}
plt.legend()
plt.show()

效果：

第四部分：整合上述所有代码（在pycharm上运行）

#第一步：导包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#第二步：设置数据集
#2.1样本特征值
data_x=[
    [1.3,6],
    [3.5,5],
    [4.2,2],
    [5,3.3],
    [2,9],
    [5,7.5],
    [7.2,4],
    [8.1,8],
    [9,2.5]
]
#2.2样本的标记值
data_y=[0,0,0,0,1,1,1,1,1]
#2.3将上述两个数组转化为array形式（同时作为训练集）
X_train=np.array(data_x)
Y_train=np.array(data_y)

#第三步：绘制散点图
#3.1绘制样本为true的散点图
plt.scatter(X_train[Y_train==0,0],X_train[Y_train==0,1],color='red',marker='x',label="正确样本")
#3.2绘制样本为false的散点图
plt.scatter(X_train[Y_train==1,0],X_train[Y_train==1,1],color='blue',marker='o',label="错误样本")
plt.title('散点图绘制教程')
plt.xlabel('横坐标')
plt.ylabel('纵坐标')
from pylab import mpl
# 设置中文显示字体
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
# 设置正常显示符号
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

# 为不同类别指定不同的颜色
colors = {'正确样本': 'red', '错误样本': 'blue'}
plt.legend()
plt.show()

作者：还不秃顶的计科生