在Python中,可以使用matplotlib库来绘制散点图,并通过不同的颜色或标记来区分不同的分类别值。
首先,需要导入matplotlib库和numpy库(用于生成随机数据):
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
接下来,生成一些随机数据作为示例:
# 生成随机数据
np.random.seed(0)
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)
categories = np.random.randint(0, 3, 100) # 生成0、1、2三个分类别值
然后,使用不同的颜色或标记来区分不同的分类别值,并绘制散点图:
# 绘制散点图
plt.scatter(x[categories==0], y[categories==0], c='r', marker='o', label='Category 0')
plt.scatter(x[categories==1], y[categories==1], c='g', marker='s', label='Category 1')
plt.scatter(x[categories==2], y[categories==2], c='b', marker='^', label='Category 2')
# 添加图例和标签
plt.legend()
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
# 显示图形
plt.show()
在上述代码中,我们使用scatter
函数绘制散点图。通过在scatter
函数中指定不同的颜色(c
参数)和标记(marker
参数),可以实现不同分类别值的区分。在示例中,我们使用红色圆圈('r'
和'o'
)表示分类别值为0,绿色正方形('g'
和's'
)表示分类别值为1,蓝色三角形('b'
和'^'
)表示分类别值为2。
此外,我们还添加了图例(legend
函数)和坐标轴标签(xlabel
和ylabel
函数)。
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