Python matplotlib.pyplot提供在同一坐标中绘制的多个点。如何显示每个坐标上有多少个点？

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您可以添加一些随机抖动，例如，通过向每个坐标添加一个小的高斯随机值：

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
htr=np.random.randint（1,9500）
ftr=np.random.randint（1,6500）
plt.xlabel（'一半时间结果'）
plt.ylabel（'全职结果'）
plt.散射（htr+np.随机.正常（0.1，htr.大小），ftr+np.随机.正常（0.1，ftr.大小），
标记='，'颜色='黑色'）
plt.show（）

也可以使用均匀分布代替

np.random.normal（0.1）

，例如

np.random.uniform（.4.4）

。如果有更多的重合点，还可以设置

alpha

值

为了更好地可视化差异，可以绘制2D直方图，例如通过

当x和y值为字符串类型时，可以从散点图中提取偏移位置，添加随机抖动并更新位置：

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
htr=np.random.choice（['H'，'D'，'A']，500）
ftr=np.random.choice（['H'，'D'，'A']，500）
散射点=plt.散射（htr，ftr，标记=''，颜色='黑色'，α=0.3）
xy=散射点。获取偏移量（）
散射点。设置偏移（xy+np.随机。法线（0.1，大小=xy.形状））
plt.xlabel（'一半时间结果'）
plt.ylabel（'全职结果'）
plt.xlim（-0.5,2.5）
plt.ylim（-0.5,2.5）
plt.show（）

seaborn

jointplot

可能看起来像：

导入seaborn作为sns
sns.jointplot（x=htr，y=ftr，kind=“hist”，
联合王国={'bins'：（np.arange（-0.5,3），np.arange（-0.5,3）），
边际（kws={'lw'：1}）

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这将有助于具有整数轴的图形。但是我的图在每个轴上只有三个值，那些是“H”、“D”和“A”。将随机噪声应用到数据文件中的一个新列中，然后绘制而不是原始数据。如果这解决了你的问题，你可以考虑把投票和/或标记为答案。

plt.xlabel('Half Time Result')
plt.ylabel('Full Time Result')
plt.scatter(htr, ftr, marker='.', color='black')
plt.savefig('htrvsftr')