Python 在matplotlib中绘制不同形状的二维阵列

我找不到这个具体案例的任何答案。假设我想从以下数据创建散点图：

y = np.array([[1,2,3,6,5,3,4,2],[1,2,4,5,5,3,3,2]])
X = np.array([[86],[82]])

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其中

y[0]

的所有值都是

X[0]

（86）的对应值，依此类推。我知道我可以使用numpy

repeat

函数，但我想也许还有其他更可行的选项？我尝试过重塑任何阵列的形状，但没有任何帮助。有什么想法吗？

我非常喜欢numpy的平铺功能。我不认为有什么办法可以“放大”X[I]使其与y[I]的长度相匹配

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

y = np.array([[1,2,3,6,5,3,4,2],[1,2,4,5,5,3,3,2]])
X = np.array([[86],[82]])

for i in range(len(X)):
    plt.plot(np.tile(X[i], len(y[i])), y[i], '.')

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我真的很喜欢numpy的平铺功能。我不认为有什么办法可以“放大”X[I]使其与y[I]的长度相匹配

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

y = np.array([[1,2,3,6,5,3,4,2],[1,2,4,5,5,3,3,2]])
X = np.array([[86],[82]])

for i in range(len(X)):
    plt.plot(np.tile(X[i], len(y[i])), y[i], '.')

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你不需要做太多。Matplotlib将数据的每一列视为一个单独的、可广播的数据集。所以你需要做的就是转换你的输入，让它发挥它的魔力

plt.scatter(x.T, y.T)

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你不需要做太多。Matplotlib将数据的每一列视为一个单独的、可广播的数据集。所以你需要做的就是转换你的输入，让它发挥它的魔力

plt.scatter(x.T, y.T)

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转换y数据转换y数据谢谢。虽然我已经试过了。我得到一个错误x和y的大小必须相同：（谢谢。虽然我已经尝试过了。我得到一个错误x和y的大小必须相同：(