Python数据可视化—散点图
关键词：python 数据可视化,python可视化数据分析,python 散点图,python画散点图,python 大数据可视化
PS: 翻了翻草稿箱， 发现居然存了一篇去年2月的文章。。。虽然naive，还是发出来吧。。。
本文记录了Python中的数据可视化——散点图scatter，
令x作为数据（50个点，每个30维），我们仅可视化前两维。labels为其类别（假设有三类）。
这里的x就用random来了，具体数据具体分析。
label设定为[1:20]->1, [21:35]->2, [36:50]->3，（python中数组连接方法：先强制转为list，用+，再转回array）
用matplotlib的scatter绘制散点图，legend和matlab中稍有不同，详见代码。
x = rand(50,30)
from numpy import *
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
#basic
f1 = plt.figure(1)
plt.subplot(211)
plt.scatter(x[:,1],x[:,0])
# with label
plt.subplot(212)
label = list(ones(20))+list(2*ones(15))+list(3*ones(15))
label = array(label)
plt.scatter(x[:,1],x[:,0],15.0*label,15.0*label)
# with legend
f2 = plt.figure(2)
idx_1 = find(label==1)
p1 = plt.scatter(x[idx_1,1], x[idx_1,0], marker = ‘x‘, color = ‘m‘, label=‘1‘, s = 30)
idx_2 = find(label==2)
p2 = plt.scatter(x[idx_2,1], x[idx_2,0], marker = ‘+‘, color = ‘c‘, label=‘2‘, s = 50)
idx_3 = find(label==3)
p3 = plt.scatter(x[idx_3,1], x[idx_3,0], marker = ‘o‘, color = ‘r‘, label=‘3‘, s = 15)
plt.legend(loc = ‘upper right‘)
result：
figure(1)：
figure(2)：
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