首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

用matplotlib绘制不同颜色的y=0和y=1散点图

matplotlib是一个Python的绘图库,可以用于绘制各种类型的图形,包括散点图。要绘制不同颜色的y=0和y=1散点图,可以按照以下步骤进行:

  1. 导入matplotlib库和numpy库:
代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  1. 创建数据集,包括x和y的值:
代码语言:txt
复制
x = np.random.rand(100)  # 生成100个随机数作为x坐标
y = np.random.randint(0, 2, 100)  # 生成100个0和1之间的随机整数作为y坐标
  1. 创建两个空列表,用于存储y=0和y=1的坐标点:
代码语言:txt
复制
x0 = []
y0 = []
x1 = []
y1 = []
  1. 遍历y的值,将对应的x坐标添加到相应的列表中:
代码语言:txt
复制
for i in range(len(y)):
    if y[i] == 0:
        x0.append(x[i])
        y0.append(y[i])
    else:
        x1.append(x[i])
        y1.append(y[i])
  1. 使用matplotlib的scatter函数绘制散点图,设置不同颜色:
代码语言:txt
复制
plt.scatter(x0, y0, c='red', label='y=0')
plt.scatter(x1, y1, c='blue', label='y=1')
  1. 添加图例、坐标轴标签和标题:
代码语言:txt
复制
plt.legend()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Scatter Plot of y=0 and y=1')
  1. 显示图形:
代码语言:txt
复制
plt.show()

综上所述,以上代码可以绘制出不同颜色的y=0和y=1散点图。对于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,由于要求不能提及具体品牌商,可以参考腾讯云的官方文档或者搜索相关内容来获取更多信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Seaborn 五彩气泡图(上:先讲重点)

先看我们目标作品 ? 看着这图确实很普通,也没有隔壁 PyEcharts 浮夸 好看动态效果。但是其实想要画出来这个图,你需要掌握以下几个代码编辑方法: 1. 绘制散点图 2....根据某个字段类别填充不同颜色 3. 绘制分类标签图例 4. 善于利用 plt.cm 接口中颜色光谱 5....#先随机生成一组数据 x1 = np.random.randn(10) x2 = x1 + x1**2 + 5 #生成一个画布 plt.figure(figsize=(8,4)) #绘制散点图 #...根据标签区别散点颜色 #随机10行,2列数据集 X = np.random.randn(10,2) #生成标签 y = np.array([0,0,1,1,0,1,0,1,0,0]) #添加画布 plt.figure...(figsize=(8,4)) #绘制散点图 #c为颜色参数,传入 y 标签,根据 y 标签数量自动分发不同颜色 plt.scatter(X[:,0],X[:,1],s=5,c=y,label =

3.9K00

Python数据可视化10种技能

除了 Matplotlib 外,你也可以使用 Seaborn 进行散点图绘制。...而 Seaborn 呈现是个正方形,而且不仅显示出了散点图,还给了这两个变量分布情况。 Matplotlib 绘制: ? Seaborn 绘制: ?...# 数据准备 # 生成 0-1 之间 10*4 维度数据 data=np.random.normal(size=(10,4)) lables = ['A','B','C','D'] # Matplotlib...) sns.boxplot(data=df) plt.show() 这段代码中,我生成 0-1 之间 10*4 维度数据,然后分别用 Matplotlib Seaborn 进行箱线图展示,结果如下...热力图 热力图,英文叫 heat map,是一种矩阵表示方法,其中矩阵中元素值颜色来代表,不同颜色代表不同大小值。通过颜色就能直观地知道某个位置上数值大小。

2.7K20
  • Python 数据可视化之密度散点图 Density Scatter Plot

    颜色编码:在密度散点图中,不同密度区域通常会使用不同颜色或深浅来表示,颜色深浅代表了该区域内数据点密集程度。 可视化原理: 数据映射:首先将每个数据点映射到二维平面上。...渲染显示:最后将带有颜色编码二维平面呈现出来,形成最终密度散点图。可选项:在绘制密度散点图右方或下方展示颜色条 colorbar。 为什么要用密度散点图?...高灵活性密度散点图支持多种定制选项,比如调整颜色映射、透明度、标记大小等,以适应不同类型规模数据集。此外,还可以结合其他类型可视化技术(比如轮廓线或网格)来增强表达能力。...my_cmap = "bwr" # 绘制密度散点图 ax.scatter(x, y, c=z, cmap=my_cmap) # 7 次多项式拟合,调用 poly1d 方法得到多项式系数。...可视化结果如下所示: ️ 参考链接: 使用 Python 绘制散点密度图(颜色标识密度) 复现顶刊 RSE 散点密度验证图(附代码)

    1.4K00

    Pandas知识点-绘制统计图

    DataFrame对象绘制折线图时,有多组数据,调用plot()方法会自动绘制出条折线图,并且自动设置好图例,比matplotlib方便很多。...绘制散点图时,通过x参数y参数指定散点图x轴数据y轴数据。xy都是DataFrame中列标签,绘图时会根据列标签读取对应列数据。 s: 使用s参数设置散点图中点大小。...在Pandas中,绘制图形除了在plot()中指定kind参数外,还可以通过plot链式调用对应方法,如plot.scatter()表示绘制散点图,后面绘制柱状图、直方图、饼图等也可以链式调用方式...alpha: 设置图形显示透明度,默认是None,可以传入0~1之间数,值越小越透明。...color: color参数用于设置柱状图颜色,前面折线图散点图c参数,有一点差异。当柱状图中有多组数据时,最好传入一个数组,使不同柱状图颜色不一样,方便区分。

    3.5K20

    Matplotlib数据关系型图表(1

    层次关系图:主要表示数据个体之间层次关系,主要包括包含从属两类,比如公司不同部门组织结构,不同洲国家包含关系等,包括链接图、树形图、冰柱图、旭日图、矩阵树状图等等。...(可选参数) 1.1 带有颜色映射散点图 示例1:现在有一个文件,记录了2015年全国所有站点PM2.5值,要求将1001A站点全年PM2.5值散点图表示,横坐标为时间,纵坐标为PM2.5浓度...plt.show() 1.3 带置信椭圆散点图 示例:现有一组数据,记录了2020年pm2.5真实值使用模型预测pm2.5预测值,现将前1000条真实值预测值散点图表示,并用置信椭圆在图上标出...思路:1、构造一个置信椭圆绘制方法 2、绘制散点图 3、调用置信椭圆方法在图上标出 注:置信椭圆方法参考matplotlib官方文档,本文仅作示例,感兴趣可以参考如下网址...=2, c = 'k', alpha = .7) #调用置信椭圆,绘制1sigma2sigma区域,设置边缘颜色为红色蓝色,线条为实线(默认)虚线 confidence_ellipse(x,

    1K10

    数据可视化(9)-Seaborn系列 | 分簇散点图swarmplot()

    y分类名称, hue常用来指定第二次分类数据类别(颜色区分) data: DataFrame,数组或数组列表 order,hue_order:字符串列表 作用:显式指定分类顺序,eg. order...True则沿着分类轴,将数据分离出来成为不同色调级别的条带, 否则,每个级别的点将相互叠加 orient:方向:v或者h 作用:设置图绘制方向(垂直或水平), 如何选择:一般是根据输入变量数据类型...color:matplotlib 颜色 palette:调色板名称,list类别或者字典 作用:用于对数据不同分类进行颜色区别 size:float 作用:设置标记大小(标记直径,以磅为单位) edgecolor...") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例8: 根据数据情况绘制箱图分簇散点图 在箱图上绘制分簇散点图 """ sns.boxplot(x="tip...") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例9: 根据数据情况绘制小提琴图分簇散点图 在小提琴图上绘制分簇散点图 """ sns.violinplot

    4.1K10

    可视化技能之Matplotlib(上)|可视化系列01

    散点图可以两种主要方法,scatter(x,y)plot(x,y,'o') 。...散点图参数示例 ax.plot(x,y,'o')也可以画散点图,ax.plot()核心是绘制坐标系下点之间连线,当突出点大小而省略线时,就是散点图了,同样突出线就变成了折线图。...堆叠柱状图绘制 调节width参数使得柱柱之间宽度为0,并对数据进行统计在画图,可以ax.bar()绘制直方图,但也不需要这么复杂,Matplotlib提供了绘制直方图接口ax.hist(x,bins...同一列数据绘制直方图与箱线图 饼图是可视化中基础而重要图形,是各种数据报告常客,Matplotlib绘制饼图时因为xy轴默认比例尺不同,为了得到不扁饼,需设置xy轴1像素对应值相等。...可以通过将柱状图散点图结合方法绘制Matplotlib绘制起来并不复杂,代码如下。但对于一些散点图y轴不支持分类标签库来说,要画棒棒糖图还是挺复杂

    1.7K41

    数据可视化(8)-Seaborn系列 | 分类散点图stripplot()

    y分类名称, hue常用来指定第二次分类数据类别(颜色区分) data: DataFrame,数组或数组列表 order,hue_order:字符串列表 作用:显式指定分类顺序,eg. order...True则沿着分类轴,将数据分离出来成为不同色调级别的条带, 否则,每个级别的点将相互叠加 orient:方向:v或者h 作用:设置图绘制方向(垂直或水平), 如何选择:一般是根据输入变量数据类型...color:matplotlib 颜色 palette:调色板名称,list类别或者字典 作用:用于对数据不同分类进行颜色区别 size:float 作用:设置标记大小(标记直径,以磅为单位) edgecolor...") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例11: 根据数据情况绘制箱图分类散点图 在箱图上绘制分类散点图 """ sns.boxplot(x="tip...sns.set(style="whitegrid") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例10: 根据数据情况绘制小提琴图分类散点图 在小提琴图上绘制分类散点图

    5.4K00

    Python数据分析之Matplotlib

    写在前面 今天给大家介绍三剑客之一Matplotlib使用。首先简单介绍Matplotlib绘制2D3D图表,具体方法属性并没有过多介绍,但是代码中都做了响应介绍。...3 Matplotlib绘制2D图表 Matplotlib中最基础模块是pyplot。...4 Matplotlib绘制3D图表 Matplotlib中也能支持一些基础3D图表,比如曲面图,散点图柱状图,只是需要使用使用mpl_toolkits模块。..., projection='3d') uppers = np.array(upper_samples) lowers = np.array(lower_samples) #用不同颜色不同形状图标...Matplotlib在2D图表中除了绘制线图表同样可以绘制柱状或饼状类型图,我只是做了一个简单介绍,Matplotlib也支持图像存取显示,并且OpenCV一类接口比起来,对于一般二维矩阵可视化要方便

    82520

    教程 | 5种快速易用Python Matplotlib数据可视化方法

    散点图 由于可以直接看到原始数据分布,散点图对于展示两个变量之间关系非常有用。你还可以通过颜色将数据分组来观察不同组数据之间关系,如下图所示。...你还可以添加另一个参数,如数据点半径来编码第三个变量,从而可视化三个变量之间关系,如下方第二个图所示。 ? 颜色分组散点图。 ? 颜色分组散点图,点半径作为第三个变量表示国家规模。...在这里,我们也可以颜色将数据分组。 ? 线图示例。 以下是线图实现代码,散点图代码结构很相似,只在变量设置上有少许变化。...你可以基于条形数量观察不同类别之间区别,不同类别可以轻易地分离以及颜色分组。我们将介绍三种类型条形图:常规、分组堆叠条形图。 常规条形图如图 1 所示。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 轴上绘制柱体对应值,每一个分组不同类别将使用不同颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量分类构成。

    2.4K60

    5 种快速易用 Python Matplotlib 数据可视化方法

    散点图 由于可以直接看到原始数据分布,散点图对于展示两个变量之间关系非常有用。你还可以通过颜色将数据分组来观察不同组数据之间关系,如下图所示。...你还可以添加另一个参数,如数据点半径来编码第三个变量,从而可视化三个变量之间关系,如下方第二个图所示。 颜色分组散点图颜色分组散点图,点半径作为第三个变量表示国家规模。...在这里,我们也可以颜色将数据分组。 线图示例。 以下是线图实现代码,散点图代码结构很相似,只在变量设置上有少许变化。...你可以基于条形数量观察不同类别之间区别,不同类别可以轻易地分离以及颜色分组。我们将介绍三种类型条形图:常规、分组堆叠条形图。 常规条形图如图 1 所示。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 轴上绘制柱体对应值,每一个分组不同类别将使用不同颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量分类构成。

    1.9K40

    数据可视化(16)-Seaborn系列 | 变量关系组图pairplot()

    hue_order:字符串列表 作用:指定调色板中颜色变量顺序 palette:调色板 vars:变量名列表 {x,y}_vars:变量名列表 作用:指定数据中变量分别用于图列, kind...通过指定hue来对数据进行分组(效果通过颜色体现), 并指定调色板palette来设置不同颜色 """ sns.pairplot(iris, hue="species", palette="husl"...字段变量名查看案例a, 由于值为数字字段变量有4个,故绘制关系图为4x4 通过指定hue来对数据进行分组(效果通过颜色体现), 并指定markers来设置散点图点形 """ sns.pairplot...sns.pairplot(iris, height=3, vars=["sepal_width", "sepal_length"]) plt.show() [9sp0z1ow0x.png...) # 构建数据 iris = sns.load_dataset("iris") """ 案例8: 为联合关系绘制散点图,为单变量绘制直方图 字段变量名查看案例a, 通过指定x_vars,y_vars

    2.5K00

    Matplotlib三维绘图,这一篇就够了

    这篇博客将介绍使用 mplot3d 工具包进行三维绘图,支持简单 3D 图形,包括曲面、线框、散点图条形图。 1....效果图 1.1 3D线效果图 3D线图效果如下: 可自定义线颜色及点样式; 1.2 3D散点效果图 3D散点图(标记了着色以呈现深度外观)效果如下: 1.3 3D随机颜色散点效果图 3D随机颜色散点图效果如下...: 1.4 3D散点不同mark点效果图 3D官方散点图不同mark点效果如下: 1.5 3D线框效果图 3D线框图效果如下: 1.6 3D曲面不透明效果图 3D曲面图不透明如下: 1.7...# 为了最大限度地提高渲染速度,将 rstride cstride 分别设置为行数减 1 列数减 1 除数。例如,给定 51 行,rstride 可以是 50 任何除数。...# 同样,设置 rstride cstride 等于 1(或 rcount ccount 等于行数列数)可以使用优化路径。

    1.1K00

    数据分析入门系列教程-常用图表

    当然也有三维散点图,不过使用并不是很多 折线图 折线图可以很好呈现数据随着时间迁移变化趋势 直方图 直方图把横坐标等分成一定数量区间,然后再每个区间内矩形条展示该区间内数值,可以很好查看数据分布情况...条形图 条形图可以查看数据中不同类别之间分布请求 盒式图 是由五个数值组成:最大值(max)、最小值(min)、中位数(median)上下四分位数(Q3,Q1),可以帮助我们分析数据差异性、离散程度异常值等信息...饼图 饼图可以很好呈现每类数据所占总数据比例情况 热力图 热力图是把数据矩阵表示形式,不同数据颜色不同,可以通过颜色直观判断某个位置上数值情况 雷达图 可以很好显示一对多关系,比如王者荣耀中对局信息...matplotlib 实现散点图 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, c=None, marker=None) 几个重要参数 x,y:数值坐标 c:点颜色 marker..., data=None) x,y:传入数据间 data 名字 hue:按照列名分组,不同组展示不同颜色 style:按照列名分组,不同分组使用不同 marker size:按照列名分组,不同分组符号大小不同

    1.9K20

    Python 项目实践二(生成数据)第一篇

    一 折线图  1 绘制简单折线图 下面来使用matplotlib绘制一个简单折线图,再对其进行定制,以实现信息更丰富数据可视化。我们将使用平方数序列1、4、9、1625来绘制这个图表。...二 散点图 1 使用scatter()绘制散点图并设置其样式 要绘制单个点,可使用函数scatter(),并向它传递一对xy坐标,它将在指定位置绘制一个点: import matplotlib.pyplot...函数axis()要求提供四个值:xy坐标轴最小值最大值,结果如下图: ? 四 删除数据点轮廓 matplotlib允许你给散点图各个点指定颜色。...要指定自定义颜色,可传递参数c,并将其设置为一个元组,其中包含三个0~1之间小数值,它们分别表示红色、绿色蓝色分量。...0,指定颜色越深,值越接近1,指定颜色越浅。

    2.7K90

    Matplotlib绘制六种可视化图表,值得收藏

    折线图 绘制折线图,如果你数据不是很多的话,画出来图将是曲折状态,但一旦你数据集大起来,比如下面我们示例,有100个点,所以我们肉眼看到将是一条平滑曲线。...散点图 其实散点图折线图是一样原理,将散点图线连接起来就是折线图了。所以绘制散点图,只要设置一下线型即可。 注意:这里我也绘制三条线,上面不同是,我只用一个plt.plot就可以了。...(半径) # width表示末端弧长 # 自定义颜色不透明度 for r, bar in zip(radii, bars): bar.set_facecolor(plt.cm.viridis...三维图 6.1 绘制三维散点图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import...三维散点图 6.2 绘制三维平面图 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d

    89240

    Python数据分析Matplotlib

    图 6.1 绘制三维散点图 6.2 三维线型图 6.3 三维柱状图 6.4 三维图曲面图 7 matplotlib——绘制多个子图 7.1 matplotlib.pyplot.subplot()函数绘制多个子图...7.1.1 绘制多个子图 7.1.2 绘制序号为1,2两张图 7.1.3 绘制内嵌图 7.2 matplotlib.pyplot.subplot2grid函数绘制多个子图 7.3 matplotlib.gridspec...函数绘制多个子图 7.4 matplotlib.pyplot.subplots()函数绘制多个子图 ---- 1 matplotlib——文本说明 1.1 使用matplotlib.pyplot中title...5 matplotlib——散点图 使用matplotlib.pyplot中scatter函数绘制散点图。....N))) # 绘制三维柱状图,设置决定z轴维度参数zdir='y',设置颜色参数color=color,透明度参数alpha=0.8,从颜色映射集合中随机选择一种颜色,然后把它每一个Z轴集合<

    3.5K20

    python数据分析工具之 matplotlib详解

    它不但提供了一整套 Matlab 相似但更为丰富命令,让我们可以非常快捷地 python 可视化数据。...matplotlib基础 # 安装 pip install matplotlib 两种绘图风格: MATLAB风格: 基本函数是 plot,分别取 x,y 值,然后取到坐标(x,y)后,对不同连续点进行连线...散点图 散点图基础 散点图主要以点为主,数据是不连续数据,通过设置线型号来完成。型号包括‘o’、‘+’、‘*’、‘1’、‘h’、‘D’等等,具体使用探索一下就好,用不到太多。...np.linspace(0, 10, 30) y = np.sin(x) # 通过设置线型为点来完成散点图绘制 plt.plot(x, y, 'o', color='blue') plt.show(...=True,表示一个堆叠情况,同一个index下,columns一不同颜色叠在一起 总结 到此这篇关于python数据分析工具之 matplotlib详解文章就介绍到这了,更多相关python数据分析

    2.4K20

    关系(一)利用python绘制散点图

    关系(一)利用python绘制散点图 散点图 (Scatterplot)简介 1 在笛卡尔座标上放置一系列数据点,检测两个变量之间关系,这就是散点图。...通过seaborn绘制多样化散点图 seaborn主要利用scatterplotregplot绘制散点图,可以通过seaborn.scatterplot[1]seaborn.regplot[2]了解更多用法...', color='black', weight='semibold') plt.show() 6 通过matplotlib绘制多样化散点图 matplotlib主要利用plot绘制散点图,可以通过...), 1000), 'y': a }) fig, axs = plt.subplots(ncols=2, figsize=(8, 4)) # 创建1行2列子图 # 原始散点图 axs[0].plot...matplotlibplot可以快速绘制散点图,并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样散点图来适应相关使用场景。

    18610

    探索数据科学与机器学习中视觉表达【Matplotlib实战指南】

    你也可以自定义线条样式、颜色标记等。3. 柱状图柱状图是另一种常见数据可视化类型,适用于展示不同类别的数据对比。...你也可以调整柱状图宽度、颜色透明度等参数。4. 散点图散点图常用于展示两个变量之间关系或者观察数据分布情况。...以下是一个散点图示例:import matplotlib.pyplot as plt​# 两个变量数据x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [10, 15, 13, 18, 16]​# 创建散点图...')# 显示图表plt.show()这段代码将生成一个 3D 散点图,展示了三个变量之间关系,通过不同颜色大小可以更清晰地显示数据分布情况。...以下是一个简单子图示例:import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 生成随机数据x = np.linspace(0, 10, 100)y1 =

    19910
    领券