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使用Matplotlib为Pandas数据框中的不同值在散点上添加不同的颜色

,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建一个示例的Pandas数据框:
代码语言:txt
复制
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [2, 4, 6, 8, 10],
        'category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A']}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 创建一个颜色映射字典,将不同的类别映射到不同的颜色:
代码语言:txt
复制
color_map = {'A': 'red', 'B': 'blue'}
  1. 使用Matplotlib绘制散点图,并根据数据框中的类别列为每个点设置不同的颜色:
代码语言:txt
复制
plt.scatter(df['x'], df['y'], c=df['category'].map(color_map))
  1. 添加图例和标签:
代码语言:txt
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plt.legend(handles=[plt.scatter([], [], c='red'), plt.scatter([], [], c='blue')],
           labels=['Category A', 'Category B'])
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
  1. 显示图形:
代码语言:txt
复制
plt.show()

这样,就可以根据Pandas数据框中的不同值在散点上添加不同的颜色。对于更复杂的数据框和绘图需求,可以根据具体情况进行调整和扩展。

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