我想在同一散点图绘制多个数据集：MatPlotLib：在相同的分散多个数据集剧情
cases = scatter(x[:4], y[:4], s=10, c='b', marker="s")
controls = scatter(x[4:], y[4:], s=10, c='r', marker="o")
show()
上面只显示最近scatter()
我也试过：
plt = subplot(111)
plt.scatter(x[:4], y[:4], s=10, c='b', marker="s")
plt.scatter(x[4:], y[4:], s=10, c='r', marker="o")
show()
您需要引用Axes对象来继续绘制在同一个子图上。
import matplotlib.pyplot as plt
x = range(100)
y = range(100,200)
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.scatter(x[:4], y[:4], s=10, c='b', marker="s", label='first')
ax1.scatter(x[40:],y[40:], s=10, c='r', marker="o", label='second')
plt.legend(loc='upper left');
plt.show()
`fig.add_subplot（111）`中的`111`是什么意思？ – Temak 2015-11-18 18:49:58
这是图中子图的排列。第一个数字是多少排子图;第二个数字是多少个子图的列;第三个数字是你现在谈论的子图。在这种情况下，有一行和一列子图（即一个子图），轴正在谈论第一个子图。像fig.add_subplot（3,2,5）这样的东西就是三行两列网格中左下角的子图。 – 2015-11-27 16:10:57
我不知道，这对我来说工作正常。确切的命令：
import scipy, pylab
ax = pylab.subplot(111)
ax.scatter(scipy.randn(100), scipy.randn(100), c='b')
ax.scatter(scipy.randn(100), scipy.randn(100), c='r')
ax.figure.show()
您还可以在大熊猫做到这一点很容易，如果你的数据在一个数据帧表示，如下所述：
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.15.0/visualization.html#scatter-plot
我碰到这个问题就来了，因为我有确切同样的问题。尽管接受的答案的作品不错，但与matplotlib版本2.1.0，这是很简单的有一个情节两个分散地块不使用参考Axes
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x,y, c='b', marker='x', label='1')
plt.scatter(x, y, c='r', marker='s', label='-1')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()
它在同一行套印。 – 2010-11-24 19:00:34