您好,登录后才能下订单哦!
请求超时!
请点击 重新获取二维码这篇“matplotlib如何实现一维散点分布图”文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看看这篇“matplotlib如何实现一维散点分布图”文章吧。
本次的目标是绘制数据的一维散点分布图,应用场景是数据一维标签的聚类可视化,假定我们拥有原始的带标签数据 ( X , y ) (X,y) (X,y)其中 X X X为样本特征矩阵, y y y为对应样本的标签(连续值),通过聚类算法得到了 X X X的伪分类标签 y ^ , y ^ ∈ ( 1 , 2 , . . . , N ) \hat{y}, \hat{y}\in(1,2,...,N) y^,y^∈(1,2,...,N),想要绘制出相同类别样本在标签值是否同样是集中的。
值得注意的是,由于我们可能获得多类样本,因此仅仅使用一张图来进行绘制可能会使得不同类别样本的marker在图上相互重叠,因此需要为每一类样本单独绘制一维散点分布图,并在同一张画布上显示。
为了显示一维的单张散点分布图,我们需要对matplotlib默认的二维画布进行调整,将其余三条轴线都设置为不可见,只保留底部的轴线,进一步的,要把纵轴label的位置向图左端移动(否则在横轴包括负半轴时,label会出现在图中央),实例代码如下:
axs.spines['top'].set_visible(False) axs.spines['right'].set_visible(False) axs.spines['left'].set_visible(False) axs.yaxis.set_ticks_position('left') axs.set_xlim((-0.05,1.05)) axs.set_ylim((0,1)) axs.set_yticks([0],labels=['score'])
对于多张一维散点图的绘制,只需要利用subplot函数,对子图重复进行上述操作即可。整体代码如下:
def score_distr(group,x_lim=(-0.1,1.1),y_lim=(-0.1,1.1)): ''' 可视化N个类别中每个样本的y分布 :param group: List[np.ndarray], N类样本标签y组成的数组 :param x_lim: 横坐标区间 :param y_lim: 纵坐标区间 :return: ''' group_num=len(group) color_map=["violet","tomato","cyan","salmon","limegreen"] fig,axs=plt.subplots(group_num,1) dem_labels=[] for i in range(group_num): axs[i].scatter(group[i],[0.05]*group[i].shape[0],label="class_"+str(i),c=color_map[i]) # axs[i].xlim(x_lim) dem_labels.append("class_"+str(i)) axs[i].spines['top'].set_visible(False) axs[i].spines['right'].set_visible(False) axs[i].spines['left'].set_visible(False) axs[i].yaxis.set_ticks_position('left') axs[i].set_xlim(x_lim) axs[i].set_ylim(y_lim) axs[i].set_yticks([0],labels=['score']) fig.legend(dem_labels,loc=(0.45,0.85))
给出示例代码及对应结果如下:
test=[] for i in range(3): test.append(np.random.rand(15)) score_distr(test,x_lim=(-1.05,1.05))
结果:
以上就是关于“matplotlib如何实现一维散点分布图”这篇文章的内容,相信大家都有了一定的了解,希望小编分享的内容对大家有帮助,若想了解更多相关的知识内容,请关注亿速云行业资讯频道。
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。
玻璃钢生产厂家石家庄多彩玻璃钢雕塑联系方式云南人物玻璃钢雕塑订做价格河南卡通玻璃钢雕塑工厂抚州玻璃钢雕塑制作厂家六盘水玻璃钢花盆贵溪玻璃钢游乐场门头雕塑常州商场美陈制作附近校园玻璃钢景观雕塑公司果洛玻璃钢雕塑广东美陈玻璃钢动物雕塑费用青海仿真玻璃钢雕塑哪家好长春十二生肖玻璃钢雕塑玻璃钢发光雕塑大象吕梁玻璃钢海豚雕塑定制仿真花美陈商场福建仿铜玻璃钢雕塑批发深圳佛像玻璃钢雕塑公司方案酒瓶玻璃钢雕塑定制厂家梅州玻璃钢动物雕塑批量定制主题公园玻璃钢雕塑艺术小品商场中秋美陈创意布置安徽玻璃钢抽象雕塑图片西安创意玻璃钢雕塑市场上海商场美陈厂家直销三明仿铜西式玻璃钢雕塑商场气球美陈教程黄石玻璃钢雕塑厂家武汉水果玻璃钢雕塑制作河北节庆商场美陈厂家直销做工讲究的玻璃钢雕塑造型香港通过《维护国家安全条例》两大学生合买彩票中奖一人不认账让美丽中国“从细节出发”19岁小伙救下5人后溺亡 多方发声单亲妈妈陷入热恋 14岁儿子报警汪小菲曝离婚始末遭遇山火的松茸之乡雅江山火三名扑火人员牺牲系谣言何赛飞追着代拍打萧美琴窜访捷克 外交部回应卫健委通报少年有偿捐血浆16次猝死手机成瘾是影响睡眠质量重要因素高校汽车撞人致3死16伤 司机系学生315晚会后胖东来又人满为患了小米汽车超级工厂正式揭幕中国拥有亿元资产的家庭达13.3万户周杰伦一审败诉网易男孩8年未见母亲被告知被遗忘许家印被限制高消费饲养员用铁锨驱打大熊猫被辞退男子被猫抓伤后确诊“猫抓病”特朗普无法缴纳4.54亿美元罚金倪萍分享减重40斤方法联合利华开始重组张家界的山上“长”满了韩国人?张立群任西安交通大学校长杨倩无缘巴黎奥运“重生之我在北大当嫡校长”黑马情侣提车了专访95后高颜值猪保姆考生莫言也上北大硕士复试名单了网友洛杉矶偶遇贾玲专家建议不必谈骨泥色变沉迷短剧的人就像掉进了杀猪盘奥巴马现身唐宁街 黑色着装引猜测七年后宇文玥被薅头发捞上岸事业单位女子向同事水杯投不明物质凯特王妃现身!外出购物视频曝光河南驻马店通报西平中学跳楼事件王树国卸任西安交大校长 师生送别恒大被罚41.75亿到底怎么缴男子被流浪猫绊倒 投喂者赔24万房客欠租失踪 房东直发愁西双版纳热带植物园回应蜉蝣大爆发钱人豪晒法院裁定实锤抄袭外国人感慨凌晨的中国很安全胖东来员工每周单休无小长假白宫:哈马斯三号人物被杀测试车高速逃费 小米:已补缴老人退休金被冒领16年 金额超20万