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我被以下问题困住了，我希望我能连贯地解释它。

所以，我在坐标系上有一些（大约 10 个）离散位置。

现在，我想分析一个程序中的数据，在该程序中，用户可以将每个点标记为 somethingA 和 somethingB。

我提取了每个类的数据点。所以我的somethingA类大约有60分，而其他类则少一点。一类代表好点，一类代表坏点。我想找到标签最好/坏的职位。我用机器学习算法来做到这一点，我只想用图表来可视化它。

我现在想绘制这些点。所以我每班制作一个情节。但是由于在每个类中每个点都至少出现一次，所以这两个图看起来完全一样。但是，出现的数量在不同的位置上有不同的分布。也许 A 点在 A 类中有 20 次出现，在 B 类中有 1 次出现，这两个图看起来都一样。

所以，我的问题是：在 Matplotlib 中绘制散点图时，如何考虑点的出现次数？

要么有不同的颜色（比如热图？），要么有一个很酷的传说。或使用不同的尺寸（例如，更高的数量 = 更大的圆圈）。

任何帮助，将不胜感激！

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我不知道这是否对您有帮助，但我遇到了一个问题，我想要一个散点图来反映两个位置以及归因于数据点的两个变量。

由于 scatter 函数中的大小和颜色本身不允许变量，这意味着必须以通常的方式指定颜色代码和大小，这意味着某事像

        ax.scatter(..., c=whatEverFunction, s=numberOfOccurences, ...)

对我不起作用。

我所做的是将我想要可视化的两个变量的值组合起来。在我的情况下，变量nodeMass和另一个变量。

for i in range(Number):
    mask[i] = False
    if(lowerBound1<variableOne[i]<upperBound1):
        mask[i] = True & pmask[i]
    if len(positionX[mask])>0:
        ax.scatter(positionX[mask], positionY[mask], positionZ[mask],C='#424242',s=10, edgecolors='none')
for i in range(Number):
    mask[i] = False
    if(lowerBound2<variableOne[i]<upperBound2):
        mask[i] = True & pmask[i]
if len(positionX[mask])>0:
       ax.scatter(positionX[mask], positionY[mask], positionZ[mask],c='#9E0050',s=25,edgecolors='none')

我知道它不是很优雅，但它对我有用。我必须创建与变量中的 bin 一样多的 for 循环。使用 if 查询和掩码，我至少可以避免冗余或“不可读”的情节。

于 2013-04-02T01:18:57.813 回答