使用Julia Plots.jl绘制按行分组的矩阵数据遇问题求方案

原代码的问题 #

• size(y[:,1])返回的是(N,)元组，循环时i会取这个元组而非1到N的整数索引，直接导致索引越界错误
• 给单个行的数据传入group=z[:]逻辑错误，单组行数据只对应一个分组值，不需要传入整个z向量

正确实现方案 #

先按z的唯一值分组，提取每组对应的所有数据点再绘图，示例代码如下：

# 导入必要包
using Plots

# 初始化空图
plt = scatter()

# 获取所有唯一分组
unique_groups = unique(z)

# 遍历每个分组绘图
for group in unique_groups
    # 找到当前分组对应的所有行索引
    row_indices = findall(==(group), z)
    # 提取该分组的所有x、y数据并扁平化（将矩阵转为一维向量）
    x_points = vec(x[row_indices, :])
    y_points = vec(y[row_indices, :])
    # 添加当前分组的散点，用分组名作为标签
    scatter!(plt, x_points, y_points, label=group)
end

# 显示图形
display(plt)

代码说明 #

• 先初始化空图scatter()，避免循环中重复创建新图
• findall(==(group), z)筛选出属于当前分组的所有行索引
• vec()将K×M的子矩阵转为一维向量，确保该分组的所有点都被正确绘制
• label=group用于区分不同分组的散点，替代原代码错误的group参数

如果需要更高效的分组操作，可以导入StatsBase包使用groupindices函数：

using Plots, StatsBase

plt = scatter()
# 获取唯一分组名和对应的索引范围
for (group_name, idx) in zip(unique(z), groupindices(z))
    x_points = vec(x[idx, :])
    y_points = vec(y[idx, :])
    scatter!(plt, x_points, y_points, label=group_name)
end
display(plt)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andrew