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這篇文章主要介紹用python畫(huà)出樣本散點(diǎn)圖的方法，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

用python畫(huà)樣本散點(diǎn)圖的方法：

數(shù)據(jù)（取第一列作為x，取第四列作為y）如下：

實(shí)現(xiàn)代碼如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
 
# 定義畫(huà)散點(diǎn)圖的函數(shù)
def draw_scatter(n, s):
	"""
	:param n: 點(diǎn)的數(shù)量，整數(shù)
	:param s:點(diǎn)的大小，整數(shù)
	:return: None
	"""
	# 加載數(shù)據(jù)
	data = np.loadtxt('results.txt', encoding='utf-8', delimiter=',')
	# 通過(guò)切片獲取橫坐標(biāo)x1
	x1 = data[:, 0]
	# 通過(guò)切片獲取縱坐標(biāo)R
	y1 = data[:, 3]
	# 橫坐標(biāo)x2
	x2 = np.random.uniform(0, 5, n)
	# 縱坐標(biāo)y2
	y2 = np.array([3] * n)
	# 創(chuàng)建畫(huà)圖窗口
	fig = plt.figure()
	# 將畫(huà)圖窗口分成1行1列，選擇第一塊區(qū)域作子圖
	ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1)
	# 設(shè)置標(biāo)題
	ax1.set_title('Result Analysis')
	# 設(shè)置橫坐標(biāo)名稱(chēng)
	ax1.set_xlabel('gamma-value')
	# 設(shè)置縱坐標(biāo)名稱(chēng)
	ax1.set_ylabel('R-value')
	# 畫(huà)散點(diǎn)圖
	ax1.scatter(x1, y1, s=s, c='k', marker='.')
	# 畫(huà)直線(xiàn)圖
	ax1.plot(x2, y2, c='b', ls='--')
	# 調(diào)整橫坐標(biāo)的上下界
	plt.xlim(xmax=5, xmin=0)
	# 顯示
	plt.show()
 
 
# 主模塊
if __name__ == "__main__":
	# 運(yùn)行
	draw_scatter(n=2000, s=20)

實(shí)現(xiàn)效果如下：

以上是用python畫(huà)出樣本散點(diǎn)圖的方法的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有幫助，更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道！