Bagaimana untuk mencipta plot taburan dengan penanda yang dibezakan mengikut kategori dalam Pandas DataFrame?

Mary-Kate Olsen
Lepaskan: 2024-11-19 13:05:03
asal
175 orang telah melayarinya

How to create a scatter plot with markers differentiated by category in a Pandas DataFrame?

Cara membuat plot taburan mengikut kategori menggunakan Pandas DataFrame

Soalan:

Bagaimana saya boleh mencipta serakan dengan cekap plot menggunakan Pandas DataFrame, di mana penanda ditentukan oleh lajur ketiga dalam DataFrame?

Jawapan:

Menggunakan matplotlib.pyplot.scatter() untuk membezakan penanda mengikut kategori boleh menjadi tidak cekap. Sebaliknya, pertimbangkan untuk menggunakan matplotlib.pyplot.plot() untuk kategori diskret:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

# Generate Data
num = 20
x, y = np.random.random((2, num))
labels = np.random.choice(['a', 'b', 'c'], num)
df = pd.DataFrame(dict(x=x, y=y, label=labels))

# Group by labels
groups = df.groupby('label')

# Plot
fig, ax = plt.subplots()
ax.margins(0.05)  # Optional padding

# Use different markers and colors for each group
for name, group in groups:
    ax.plot(group.x, group.y, marker='o', linestyle='', ms=12, label=name)
ax.legend()

# Specify custom colors and styles
plt.rcParams.update(pd.tools.plotting.mpl_stylesheet)
colors = pd.tools.plotting._get_standard_colors(len(groups), color_type='random')
ax.set_color_cycle(colors)
ax.legend(numpoints=1, loc='upper left')

plt.show()
Salin selepas log masuk

Kod ini menjana plot serakan dengan penanda berkod warna mengikut kategori.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk mencipta plot taburan dengan penanda yang dibezakan mengikut kategori dalam Pandas DataFrame?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan