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我有两个 numpy 数组,想将它们绘制在同一个图中
我当前的代码如下
X1 # numpy array
X2 # numpy array
X1Df = pd.DataFrame(columns=['x','y'])
k = 0
for i in X1: # copy second numpy to DataFrome
temp = pd.DataFrame({'x' : i[0],
'y' : i[1]},index=[k])
k = k + 1
X1Df = pd.concat([X1Df,temp])
X1Df.plot(kind='scatter',x = 'x',y='y')
X2Df = pd.DataFrame(columns=['x','y'])
k = 0
for i in X2: ## Copy second numpy to DataFrame
temp = pd.DataFrame({'x' : i[0],
'y' : i[1]},
index=[k])
k = k + 1
X2Df = pd.concat([X2Df,temp])
X2Df.plot(kind='scatter',x = 'x',y='y')
#########
plt.show()
但是它分别制作了两个图表,我想我从 numpy 复制到 dataframe 的代码很笨拙......
还有更好的解决办法吗?
最佳答案
在df.plot
中使用轴句柄和ax
参数:
X1 = np.array([[1,2],[3,4]])
X2 = np.array([[2,3],[6,7]])
X1Df = pd.DataFrame(columns=['x','y'])
k = 0
for i in X1: # copy second numpy to DataFrome
temp = pd.DataFrame({'x' : i[0],
'y' : i[1]},index=[k])
k = k + 1
X1Df = pd.concat([X1Df,temp])
ax = X1Df.plot(kind='scatter',x = 'x',y='y')
X2Df = pd.DataFrame(columns=['x','y'])
k = 0
for i in X2: ## Copy second numpy to DataFrame
temp = pd.DataFrame({'x' : i[0],
'y' : i[1]},
index=[k])
k = k + 1
X2Df = pd.concat([X2Df,temp])
X2Df.plot(kind='scatter',x = 'x',y='y', ax=ax)
#########
plt.show()
关于python - 在一张图中绘制两个散点图,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44485568/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!