多数据系列

多数据系列的散点图需要使用不同的填充颜色(fill)和数据点形状(shape)这两个视觉特征来表示数据系列；

绘制多数据系列散点图

多数据系列散点图就是在单数据系列上添加新的数据系列；使用不同的填充颜色或形状区分数据系列；

plotnine绘制多数据系列

plotnine包中的geom_point()函数可以根据数据类别映射到不同的填充颜色(fill)与形状(shape),以及边框颜色(color);

matplotlib绘制多数据系列

matplotlib绘图基于二维表，依次使用plt.scatter()函数绘制每个数据系列的散点；导入的数据是二维表，所以需要使用for循环依次求取每个数据系列；然后逐一设定数据系列的格式，绘制语法较为烦琐；

matplotlib绘制

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绘制

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)

总结

以上是生活随笔为你收集整理的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内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

如果觉得生活随笔网站内容还不错，欢迎将生活随笔推荐给好友。