如何为含重复x值的x-y数据对筛选对应最小y值并绘图？

数据处理步骤 #

先通过字典对相同X值的Y值进行分组，再提取每组的最小Y值：

x = [10, 10, 20, 20, 20]
y = [0.194, 0.183, 0.202, 0.169, 0.417]

# 分组存储相同x对应的所有y值
grouped_data = {}
for xi, yi in zip(x, y):
    if xi not in grouped_data:
        grouped_data[xi] = []
    grouped_data[xi].append(yi)

# 提取每个x对应的最小y
filtered_x = list(grouped_data.keys())
filtered_y = [min(y_list) for y_list in grouped_data.values()]

执行后得到的filtered_x为[10, 20]，filtered_y为[0.183, 0.169]，完全符合每个X对应最小Y的需求。

绘图实现 #

用matplotlib绘制筛选后的结果：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(filtered_x, filtered_y, color='blue', s=50)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('最小Y值')
plt.title('X-最小Y值散点图')
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.show()

错误原因说明 #

你之前出现的问题是直接取了整个Y数组的最小值，没有按X值分组处理。通过字典分组后，我们只针对每个X对应的Y值列表取最小值，就能避免把全局最小Y和所有X配对的错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cat_herder