使用 matplotlib 为 y=0 和 y=1 绘制不同颜色的散点图

Question

我一直在尝试使用 matplotlib 绘制散点图，其中我的 x 轴和 y 轴是两个特征 X[0]、X[1]，它应该绘制具有不同颜色的点，其中 y=0 和 y=1。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df=pd.read_csv('F:/ex2data2.txt', sep=",", header=None)
X=df.iloc[:, :2]
y=df.iloc[:, 2]

def plotData(X,y):
    fig=plt.figure()
    pos = y==1
    neg = y==0
    plt.plot(X[pos, 0], X[pos, 1], 'k*')
    plt.plot(X[neg, 0], X[neg, 1], 'ko')
    plt.show()

plotData(X,y)

“plt.plot(X[pos, 0], X[pos, 1], 'k*') 和 plt.plot(X[neg, 0], X[neg, 1], 'ko')”显示错误。 任何人都可以帮我解释原因吗？

Answer 1

使用DataFrame.loc通过布尔掩码和列0或1选择 DataFrame ：

X=df.iloc[:, :2]
y=df.iloc[:, 2]

def plotData(X,y):
    fig=plt.figure()
    pos = y==1
    neg = y==0
    plt.plot(X.loc[pos, 0], X.loc[pos, 1], 'k*')
    plt.plot(X.loc[neg, 0], X.loc[neg, 1], 'ko')
    plt.show()

plotData(X,y)

或者将Dataframe和Series值转换为 numpy 数组：

X=df.iloc[:, :2].to_numpy()
y=df.iloc[:, 2].to_numpy()

#oldier pandas versions
#X=df.iloc[:, :2].values
#y=df.iloc[:, 2].values

def plotData(X,y):
    fig=plt.figure()
    pos = y==1
    neg = y==0
    plt.plot(X[pos, 0], X[pos, 1], 'k*')
    plt.plot(X[neg, 0], X[neg, 1], 'ko')
    plt.show()

plotData(X,y)