本文實例為大家分享了python scatter散點圖用循環分類法加圖例，供大家參考，具體內容如下
import matplotlib.pyplot as plt
import kNN
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
datingDataMat, datingLabels = kNN.file2matrix('datingTestSet2.txt')
plt.figure()
type1_x = [] #一共有3類，所以定義3個空列表準備接受數據
type1_y = []
type2_x = []
type2_y = []
type3_x = []
type3_y = []
for i in range(len(datingLabels)): #1000組數據，i循環1000次
if datingLabels[i] == '1': #根據標簽進行數據分類,注意標簽此時是字符串
type1_x.append(datingDataMat[i][0]) #取的是樣本數據的第一列特征和第二列特征
type1_y.append(datingDataMat[i][1])
if datingLabels[i] == '2':
type2_x.append(datingDataMat[i][0])
type2_y.append(datingDataMat[i][1])
if datingLabels[i] == '3':
type3_x.append(datingDataMat[i][0])
type3_y.append(datingDataMat[i][1])
plt.scatter(type1_x, type1_y, s=20, c='r', label='不喜歡')
plt.scatter(type2_x, type2_y, s=40, c='b', label='魅力一般')
plt.scatter(type3_x, type3_y, s=60, c='k', label='極具魅力')
plt.legend()
plt.show()
用面向對象的寫法：
import matplotlib.pyplot as plt
import kNN
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
datingDataMat, datingLabels = kNN.file2matrix('datingTestSet2.txt')
plt.figure()
axes = plt.subplot(111)
type1_x = []
type1_y = []
type2_x = []
type2_y = []
type3_x = []
type3_y = []
for i in range(len(datingLabels)):
if datingLabels[i] == '1':
type1_x.append(datingDataMat[i][0])
type1_y.append(datingDataMat[i][1])
if datingLabels[i] == '2':
type2_x.append(datingDataMat[i][0])
type2_y.append(datingDataMat[i][1])
if datingLabels[i] == '3':
type3_x.append(datingDataMat[i][0])
type3_y.append(datingDataMat[i][1])
type1 = axes.scatter(type1_x, type1_y, s=20, c='r')
type2 = axes.scatter(type2_x, type2_y, s=40, c='b')
type3 = axes.scatter(type3_x, type3_y, s=60, c='k')
plt.legend((type1, type2, type3), ('不喜歡', '魅力一般', '極具魅力'))
plt.show()
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。
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