python散点图图例,用python绘制散点图

　　这篇文章主要介绍了大蟒散点图的绘制，这是的绘制图有二维散点图的绘制，采用熊猫。绘图。散点_矩阵函数绘制和采用海生的进行绘制等绘制方式，需要的小伙伴可以参考一下

一、二维散点图的绘制

1.采用pandas.plotting.scatter_matrix函数绘制

　　警察。密谋。scatter _ matrix(iris _ data，figsize=(10，10)，alpha=1，hist_kwds={bins: 20})

2. 采用seaborn进行绘制

　　排名第一

　　# 全部变量都放进去

　　sns.pairplot(iris_data)

　　第二名

　　#kind:用于控制非对角线上图的类型，可选分散与注册

　　#诊断_类型：用于控制对角线上的图分类型，可选历史与kde

　　sns.pairplot(iris_data，kind=reg ，diag_kind=kde )

　　sns.pairplot(iris_data，kind=reg ，diag_kind=hist )

　　经过色彩分类后的配对图中发现，不论是从对角线上的分布图还是从分类后的散点图，都可以看出对于不同种类的花，其萼片长、花瓣长、花瓣宽的分布差异较大，换句话说，这些属性是可以帮助我们去识别不同种类的花的。比如，对于萼片、花瓣长度较短，花瓣宽度较窄的花，那么它大概率是山鸢尾

　　#第三名

　　#色调：针对某一字段进行分类

　　sns.pairplot(iris_data，hue=species ，kind=reg ，diag_kind=hist )

　　#第四名

　　#变量：研究某注射毒品个或者多个变量之间的关系瓦尔斯，

　　# x变量，y变量：选择数据中的特定字段，以目录形式传入需要注意的是，x _变量和y变量要同时指定

　　sns.pairplot(iris_data，vars=[萼片长度（厘米),萼片宽度（厘米)])

　　sns.pairplot(iris_data，x_vars=[花瓣长度(厘米)，萼片宽度(cm)]，y_vars=[花瓣宽度(厘米)，萼片长度(厘米)])

二、三维散点图绘制

　　三维散点图绘制采用mplot3d模块进行绘制

　　第五名三维（three dimension的缩写）

　　从mpl_toolkits.mplot3d导入Axes3D

　　dims={x: 花瓣长度（厘米)， y: 花瓣宽度（厘米)， z: 萼片长度（厘米) }

　　types=iris _ data。物种。value _ counts()索引。要列出()

　　打印（尺寸、类型)

　　图()

　　ax=Axes3D(图)

　　对于类型：中的虹膜类型

　　tmp _ data=iris _ data[iris _ data。species==iris _ type]

　　x，y，z=tmp_data[dims[x]]，tmp_data[dims[z]]，tmp_data[dims[z]]

　　ax.scatter(x，y，z，label=iris_type)

　　ax.legend(loc=左上角)

　　ax.set_zlabel(dims[z])

　　ax.set_xlabel(dims[x])

　　ax.set_ylabel(dims[y])

　　plt.show()

　　完整代码：

　　进口熊猫作为螺纹中径

　　从实例导入数据集

　　将海生的作为社交网站（Social Network Site的缩写）导入

　　将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入

　　极好的函数():

　　iris=datasets.load_iris()

　　iris_data=pd .DataFrame(iris.data，columns=iris.feature_names)

　　iris_data[物种]=虹膜。target _ names[iris。目标]

　　#第0名