求读取.npy文件中矩阵并绘制指定坐标散点图的Python代码

实现步骤 #

• 导入numpy和matplotlib.pyplot库
• 读取目标.npy文件，加载三维数组数据
• 遍历数组中的每一组点集，提取每组的x坐标（数组第一列）和y坐标（数组第二列）
• 为每组数据设置不同标记/颜色，绘制散点图并添加必要的图表标注

完整代码 #

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取.npy文件中的数组
data = np.load("filename.npy")

# 创建画布
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 定义不同的标记和颜色，用于区分各组数据
markers = ['o', 's', '^']
colors = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c']

# 遍历每组数据，绘制散点图
for idx, group in enumerate(data):
    # 提取x坐标（第一列）和y坐标（第二列）
    x = group[:, 0]
    y = group[:, 1]
    # 绘制散点图，添加标签用于图例
    plt.scatter(x, y, marker=markers[idx], color=colors[idx], label=f'Group {idx+1}')

# 添加图表标题和坐标轴标签
plt.title('Scatter Plot from .npy Data', fontsize=14)
plt.xlabel('X Coordinate', fontsize=12)
plt.ylabel('Y Coordinate', fontsize=12)

# 添加图例
plt.legend()

# 显示网格
plt.grid(alpha=0.3)

# 展示图表
plt.show()

代码说明 #

• np.load("filename.npy")：读取指定路径下的.npy文件，返回存储的三维数组
• group[:, 0]和group[:, 1]：通过切片操作提取每组数据的第一列（x）和第二列（y）
• 自定义标记和颜色是为了区分不同组的点，方便观察数据分布
• 添加网格和图例可以提升图表的可读性

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Paul K