Seaborn和Matplotlib对多类数据进行可视化并添加图例

最新推荐文章于 2024-07-22 10:33:22 发布

小白炼丹师

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分类专栏：笔记文章标签： python 可视化

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aaron_zy7/article/details/109171273

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本文介绍了如何使用Seaborn和Matplotlib库处理多类数据可视化的问题，特别是如何避免图例遮挡散点。通过调整plt.xlim()函数设置，可以扩大x轴的范围，确保图例清晰且不覆盖数据点。同时提供了包含多类数据的链接资源，供读者进一步实践。

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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns


#matplotlib默认不显示中文
font = {'family':'MicroSoft YaHei','weight':'bold'}
matplotlib.rc('font',**font)  #给matplotlib能够显示中文


####################################sns画图######################################################
data = np.loadtxt('LDA处理后数据.csv', delimiter=',')
y = [0]*5+[1]*5+[2]*5+[3]*5+[4]*5+[5]*5

# 绘图方法三
##添加索引和标签
Lnewdata = pd.DataFrame(data)
##给数据添加列索引名字
Lnewdata.columns = ['特征1','特征2']
L_Y_stea = ['样本{}'.format(i) for i in y]  ##列表生成式来添加标签数据
Lnewdata['样本'] = L_Y_stea  #最后一列添加一列标签数据
print(Lnewdata)
sns.lmplot(x='特征1', y='特征2', data=Lnewdata, hue='样本',fit_reg=False)  # True表示需要拟合线,hue：使点的颜色根据样本类型来画，并且自动生成图例
plt.title('Sns展示')
plt.xlabel('X ')