如何绘制不同颜色的标记数据 - Python

在数据可视化中，经常需要对不同的数据进行标记并以不同的颜色来展示，比如在散点图中，用不同的颜色标记不同的类别。在Python中，我们可以使用matplotlib库来实现这一功能。

1. 数据准备

首先我们需要准备一些数据。假设我们有两类数据，每类都有两个特征，可以用二维坐标系来表示。代码如下：

import numpy as np

# 生成第一类数据
x1 = np.random.normal(0, 1, size=(100, 2))
# 标记为0，用红色显示
y1 = np.zeros(100)

# 生成第二类数据
x2 = np.random.normal(3, 1, size=(100, 2))
# 标记为1，用绿色显示
y2 = np.ones(100)

# 将数据合并
x = np.concatenate([x1, x2])
y = np.concatenate([y1, y2])

其中，x为数据特征，y为数据类别，用0和1表示两类数据。

2. 绘制散点图

我们使用matplotlib库的scatter函数来绘制散点图。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 根据类别分别标记不同颜色
colors = ['r' if i == 0 else 'g' for i in y]

# 绘制散点图
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=colors)
plt.show()

其中，colors用来标记不同的颜色，如果类别为0则用红色标记，类别为1则用绿色标记。c参数用来指定每个点的颜色。

3. 结果展示

运行以上代码，我们可以得到如下散点图:

从图中可以看出，我们成功地将两类数据用不同的颜色标记了出来。

总结

本文介绍了如何使用matplotlib库来绘制不同颜色的标记数据。首先准备数据，然后根据数据类别标记不同颜色，并使用scatter函数来绘制散点图。希望这篇文章对您有所帮助！