Arrays 如何将二维散点图折叠为点图？

我有一个非常大的2d形状数组（186295，2），每个2元素子数组的第一个元素是x，第二个元素是y。以下是我如何通过在

matplotlib

中分离x和y分量来生成散点图：

ax.scatter(A[:, 0]+np.random.uniform(-.02, .02, A.shape[0]), A[:, 1], s=2, color='b', alpha=0.5, zorder=3)

不过，我想

x值在[8,9.2]范围内的所有点在中点x=8.6处显示为点图

x值在[9.2,10.4]范围内的所有点在中点x=9.8处显示为点图

x值在[10.4,12.2]范围内的所有点在中点x=11.3处显示为点图

非常感谢您的帮助，

您可以使用：

例如：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

n=100
x = np.random.uniform(8, 12, n)
y = np.random.uniform(.01, 1, n)
a = np.array(list(zip(x,y)))


fig,ax = plt.subplots(2, sharex=True)
ax[0].scatter(a[:,0], a[:,1])
ax[0].title.set_text('Scatter Plot')

conditions = [a[:,0]<=8, a[:,0]<=9.2, a[:,0]<=10.4, a[:,0]<=12.2, a[:,0]>12.2]
choices = [a[:,0], 8.6, 9.8, 11.3, a[:,0]]
a[:,0] = np.select(conditions, choices)

ax[1].scatter(a[:,0], a[:,1])
ax[1].title.set_text('Dot Plot')

将numpy导入为np
从matplotlib导入pyplot作为plt
n=100
x=np.随机均匀（8，12，n）
y=np.随机.均匀（.01,1,n）
a=np.array（列表（zip（x，y）））
图，ax=plt.子批次（2，sharex=True）
ax[0]。分散（a[：，0]，a[：，1]）
ax[0]。标题。设置文本（“散点图”）
条件=[a[：，0]谢谢，我从来没有想到过这一点，因为我们知道所有东西都有[8,12.2]之间的x值，为什么我们不将条件定义为8在这种特殊情况下，你可以这样做，但在一般情况下，如果你的值超出了定义的间隔，那么它们将被设置为零（除非将默认值作为第三个参数传递给np.select）