python随机散点图_matplotlib中带有图例和随机点ord的散点图

我试图在python/matplotlib中构建来自多个类的大量数据的散点图。不幸的是，我不得不在随机数据和图例标签之间做出选择。有没有一种方法可以两者兼得(最好不用手动编码标签？)在

最小可重复性示例：import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

X = np.random.normal(0, 1, [5000, 2])

Y = np.random.normal(0.5, 1, [5000, 2])

data = np.concatenate([X,Y])

classes = np.concatenate([np.repeat('X', X.shape[0]),

np.repeat('Y', Y.shape[0])])

用随机点绘制：

^{pr2}$

这给了我一个错误的传说。在

用正确的图例绘制：from matplotlib import cm

unique_classes = np.unique(classes)

colors = cm.Set1(np.linspace(0, 1, len(unique_classes)))

for i, class in enumerate(unique_classes):

ax.scatter(data[classes == class, 0],

data[classes == class, 1],

c=colors[i],

label=class,

alpha=0.4)

plt.legend()

plt.show()

但现在这些点并没有随机化，结果图也不能代表数据。在

我在寻找一些东西，可以得到如下的结果：library(ggplot2)

X

Y

data

data$classes

plot_idx

ggplot(data[plot_idx,], aes(x=V1, y=V2, color=classes)) +

geom_point(alpha=0.4, size=3)