matplotlib.pyplot中plt.pcolormesh()和plt.scatter()用法、区别以及在...

发布网友发布时间：2024-10-01 22:10

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热心网友时间：2024-11-06 06:38

在matplotlib.pyplot中，plt.pcolormesh()和plt.scatter()是两个用于数据可视化的不同函数。plt.pcolormesh()主要用于绘制二维网格图，它接受X,Y作为网格的角坐标，C作为网格数据，表示每个网格点的数值，通过cmap映射为颜色。例如：

X, Y: array(M, N) 表示网格的边界，C: array(M, N) 或 M*N 代表每个网格点的数据，颜色映射通过实现。

相比之下，plt.scatter()则用于绘制散点图，它接受x和y坐标数组，以及可选的标记颜色c：

x, y: array-like, shape (n, ) 定义散点的坐标，c: array-like or color 为散点指定颜色。

在实际应用中，如在机器学习中，我们可以使用这两个函数来展示数据的分布和模式。例如，通过Iris数据集展示萼片长度和萼片宽度的分布，使用pcolormesh可以展示特征间的关系，而scatter则用于可视化单个样本的特征值。以下是一个使用这两个函数的例子：

python
# 假设我们已经加载了Iris数据，并选择了萼片长度和宽度作为特征
X = iris_data[:, [0, 1]]
# 使用pcolormesh绘制网格图
plt.pcolormesh(X)
# 使用scatter绘制散点图
plt.scatter(iris_data[:, 0], iris_data[:, 1], c=iris_data[:, 2])

结果显示了特征之间的关系和类别间的区别。