Python MatPlotLib：同一散点图上的多个数据集

我想在同一散点图上绘制多个数据集：

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()

以上仅显示最近的

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()

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您需要对

轴的引用

对象才能在同一子地块上保持绘图

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()

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我不知道，它对我来说很好用。精确命令：

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()

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如果您的数据以数据帧表示，也可以在Pandas中轻松完成此操作，如下所述：

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我遇到了这个问题，因为我遇到了完全相同的问题。虽然接受的答案很好，但对于matplotlib版本

2.1.0

，在一个图中有两个散点图而不使用对

轴的引用是非常直接的

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()

它叠加在同一行上。我的数据集是重叠的：）图中的
111
是什么意思。第一个数字是子地块的行数；第二个数字是子批次的列数；第三个数字是你现在谈论的子图。在本例中，有一行一列的子图（即一个子图），轴是指第一个子图。类似fig.add_子图（3,2,5）的东西将是三行两列网格中左下方的子图。如果我需要绘制三个散点图而不是此处显示的两个散点图，该怎么办？@NixMan没有任何变化，它使用相同的设置。我可以对第三个散点图使用相同的方法吗？比如，plt.scatter（x，y，c='g'，marker='o'，label='2'）