熊猫, 情节, 散点图

Question

这是我的数据集中的样本

-0.76,-0.66,-1
0.07,0.59,1
0.73,0.6,-1
0.58,-0.46,-1
-0.71,0.9,-1
-0.82,-0.13,-1
0.2,0.43,1
-0.72,-0.93,-1
0.8,-0.79,-1
-0.35,-0.52,-1
0.53,0.72,1
-0.7,0.96,-1

每列 3 列

我需要通过在二维图上为每个标记放置一个标记来将其可视化一对特征值，即数据中的每一行。在图上 x 轴应该是第一个特征的值，y 轴是第二个特征的值，例如，当目标值为 +1 时，标记应为 + 标记，并且 a o 当目标为 −1

Answer 1

如果这些是第三列的唯一两个选项，您可以很容易地拆分 z=1 和 z=-1 的数据集，然后使用两个绘图函数将它们显示在具有不同标记的同一图表上。

df1 = df[ df['z'] == 1 ].copy(deep=true)
df2 = df[ df['z'] == -1].copy(deep=true)
plt.plot(df1['x'],df1['y'], marker='+')
plt.plot(df2['x'],df2['y'], marker='o')
plt.show()

Answer 2

根据你所说的，我已经为你提供了一些想法，可以从你的数据框中绘制出所需的输出。所以我试着用这段代码重现你的问题：

import pandas as pd

# I made this solution using matplotlib to make the scatterplot
from matplotlib import pyplot as plt

data = [
    (-0.76, -0.66, -1),
    ( 0.07,  0.59,  1),
    ( 0.73,  0.60, -1),
    ( 0.58, -0.46, -1),
    (-0.71,  0.90, -1),
    (-0.82, -0.13, -1),
    ( 0.20,  0.43,  1),
    (-0.72, -0.93, -1),
    ( 0.80, -0.79, -1),
    (-0.35, -0.52, -1),
    ( 0.53,  0.72,  1),
    (-0.70,  0.96, -1),
]

df = pd.DataFrame(data, columns = ["X", "Y", "Sign"])

x = df['X']  # Values for x-axis
y = df['Y']  # Values for y-axis
signs = df['Sign']  # Values for changing the marker in the plots

for i in range(len(x)):
    plt.scatter(
        x[i], y[i],     # X, Y coordinates
        s = 100,        # Size of the markers
        linewidth = 3,  # Line width
        marker = "+" if signs[i] > 0 else "_",      # Control wether the marker is a '+' or a '-'
        color = "green" if signs[i] > 0 else "red"  # Control the color based on minus or plus sign
    )

产生的输出是：

熊猫, 情节, 散点图

Panda, Plot, Scatter

python

plot

dataset

pandas