如何按Method类别分别绘制包含所有CSV文件数据的散点图？

AI 小北

2026-10-15

解决方案

核心逻辑是先把3个CSV的数据合并，新增字段标记数据来源，再按Method分组绘图即可。

完整代码

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from pathlib import Path

ROOT = Path(__file__).resolve().parent
CSVS = [
    ROOT / "CSV_1.csv",
    ROOT / "CSV_2.csv",
    ROOT / "CSV_3.csv",
]

# 自定义三个CSV对应的标记样式，可替换为+、*、x等你需要的样式
MARKERS = ["o", "s", "^"]
# 自定义数据来源的显示名称，可按需求修改
SOURCE_LABELS = {
    "CSV_1": "数据集1",
    "CSV_2": "数据集2",
    "CSV_3": "数据集3"
}

def plot_per_method():
    # 合并所有CSV数据，新增source列标记来源
    total_data = []
    for csv_path in CSVS:
        df = pd.read_csv(csv_path)
        df["source"] = SOURCE_LABELS.get(csv_path.stem, csv_path.stem)
        total_data.append(df)
    total_df = pd.concat(total_data, ignore_index=True)
    
    # 遍历所有唯一的Method生成对应图表
    for method in total_df["Method"].unique():
        method_df = total_df[total_df["Method"] == method]
        plt.figure(figsize=(8, 8))
        sns.scatterplot(
            x="EC", y="MAE",
            data=method_df,
            hue="source", # 用颜色区分来源
            style="source", # 用标记区分来源
            markers=MARKERS,
            s=100 # 调大点位大小更清晰
        )
        # 修正原代码坐标轴标签和实际变量不匹配的问题
        plt.title(f"MAE vs EC ({method})")
        plt.xlabel("EC")
        plt.ylabel("MAE")
        plt.legend(title="数据来源")
        plt.savefig(f"{method}.png", dpi=300, bbox_inches="tight")
        plt.close()

if __name__ == "__main__":
    plot_per_method()