Python矩阵散点图绘制问题：X轴列数与点位置异常

我现在在做柱状图和散点图，柱状图用向量做输入，X轴放值，Y轴放重复次数，把向量转成列表用.count()实现，效果没问题。

但散点图卡壳了：输入是任意维度的矩阵，要求X轴显示列号（从1开始按列数递增），每列的所有行值作为点，对应显示在X轴对应列号的上方（比如第3列值是6、2、8、5、9、5，就要在X=3的位置上方显示这些点）。

试了好几种方法，有的能显示点但位置不对，有时候X轴直接乱了，虽然用len(vector[0,:])能正确输出列数，但图表里就是显示不对。最新写的代码连点都显示不出来：

import numpy as np # Import NumPy
import matplotlib.pyplot as plt # Import the matplotlib.pyplot module

vector = np.array([[-3,7,12,4,0o2,7,-3],[7,7,12,4,0o2,4,12],[12,-3,4,10,12,4,-3],[10,12,4,0o3,7,10,12]])

x = len(vector[0,:])
print(x)#vector[0,:]


y = vector[:,0]
plt.plot(x, y, "r.") # Scatter plot with blue stars
plt.title("Scatter plot") # Set the title of the graph
plt.xlabel("Column #") # Set the x-axis label
plt.ylabel("Occurences of values for each column") # Set the y-axis label
plt.xlim([1,len(vector[0,:])]) # Set the limits of the x-axis
plt.ylim([-5,15]) # Set the limits of the y-axis
plt.show(vector) 

问题分析 #

你的代码有几个关键错误：

• x = len(vector[0,:])只取了列数的数值（比如测试矩阵是7列，x就是7），不是每个点对应的X轴列号，导致所有点都被画在X=7的位置，加上xlim限制，自然看不到正确的点
• plt.show(vector)是错误用法，plt.show()不需要传任何参数
• 只处理了第0列的数据，没有遍历所有列

修正后的代码 #

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 测试矩阵（可替换为任意维度矩阵）
matrix = np.array([[-3,7,12,4,0o2,7,-3],[7,7,12,4,0o2,4,12],[12,-3,4,10,12,4,-3],[10,12,4,0o3,7,10,12]])

# 获取矩阵列数，用shape[1]比len更稳妥，兼容一维矩阵情况
num_cols = matrix.shape[1]

# 遍历每一列，绘制对应列号的散点
for col_idx in range(num_cols):
    # 生成当前列所有点的X轴值：列号（从1开始），重复行数次数
    x_vals = np.full(matrix.shape[0], col_idx + 1)
    # 获取当前列的所有Y轴值
    y_vals = matrix[:, col_idx]
    # 绘制红色点
    plt.plot(x_vals, y_vals, "r.")

plt.title("Scatter plot")
plt.xlabel("Column #")
plt.ylabel("Values in each column")
# 设置X轴刻度为实际列号，避免自动刻度偏移
plt.xticks(range(1, num_cols + 1))
# X轴左右留一点空间，避免点贴边
plt.xlim([0.5, num_cols + 0.5])
plt.ylim([-5, 15])
plt.show()

代码说明 #

• 用matrix.shape[1]获取列数，比len(vector[0,:])更通用，即使输入是一维矩阵也能正常处理
• 遍历每一列，给该列所有点分配对应的X轴列号（从1开始）
• 用np.full生成和行数相同的列号数组，保证每个点都对应正确的X位置
• 设置X轴刻度为实际列号，让图表显示更直观

内容的提问来源于stack exchange，提问作者35trokes