Matplotlib.pyplot scatter传入numpy不同值时生成多个点的问题

原因分析 #

Matplotlib的scatter函数是按序列元素配对生成点的：如果传入的x、y是长度为n的序列（比如列表、numpy数组），就会生成n个点，每个点对应x[i]和y[i]。

你遇到的不同情况本质：

• 用列表时，a[0]和a[1]都是单个数值（标量），所以只生成一个点。
• 用b=np.array([[4],[4]])时，b[:,0]是array([4,4])，两个点坐标完全重叠，看起来像一个点。
• 用c=np.array([[5],[6]])时，c[:,0]是长度为2的数组array([5,6])，scatter会把x的每个元素和y的对应元素配对，自然生成(5,5)和(6,6)两个点，和你预期的单个点不符。

解决方法 #

要生成单个点，只需确保传给scatter的x和y是单个数值（标量），以下两种方法都可行：

方法1：直接提取数组的单个元素索引 #

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
c=np.array([[5],[6]])
plt.scatter(c[0,0], c[1,0])  # 取第一行第一列、第二行第一列的数值
plt.show()  # 生成(5,6)单个点，符合预期

方法2：用item()转成标量 #

如果需要从一维数组里取元素，可以用item()方法把数组元素转为标量：

plt.scatter(c[:,0].item(0), c[:,0].item(1))
plt.show()

如果你的数组是1行2列的结构（比如c=np.array([[5,6]])），同样用索引提取即可：

c=np.array([[5,6]])
plt.scatter(c[0,0], c[0,1])
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3808252