Python:如何在绘制散点图时区分类别值？

在Python中，可以使用matplotlib库来绘制散点图，并通过不同的颜色或标记来区分不同的分类别值。

首先，需要导入matplotlib库和numpy库（用于生成随机数据）：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

接下来，生成一些随机数据作为示例：

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)
categories = np.random.randint(0, 3, 100)  # 生成0、1、2三个分类别值

然后，使用不同的颜色或标记来区分不同的分类别值，并绘制散点图：

# 绘制散点图
plt.scatter(x[categories==0], y[categories==0], c='r', marker='o', label='Category 0')
plt.scatter(x[categories==1], y[categories==1], c='g', marker='s', label='Category 1')
plt.scatter(x[categories==2], y[categories==2], c='b', marker='^', label='Category 2')

# 添加图例和标签
plt.legend()
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图形
plt.show()

在上述代码中，我们使用scatter函数绘制散点图。通过在scatter函数中指定不同的颜色（c参数）和标记（marker参数），可以实现不同分类别值的区分。在示例中，我们使用红色圆圈（'r'和'o'）表示分类别值为0，绿色正方形（'g'和's'）表示分类别值为1，蓝色三角形（'b'和'^'）表示分类别值为2。

此外，我们还添加了图例（legend函数）和坐标轴标签（xlabel和ylabel函数）。

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