我需要将字典分散为字典。
我的数据如下:
{'+C': {1: 191, 2: 557}, '+B': None, '-B': None, '+D': None, '+N': {1: 1, 3: 1}, '+L': {1: 2819, 2: 1506}, '>L': None, '<C': {0: 2125}, '<B': None, '<L': {0: 2949, 1: 2062}}
外键是x轴标签,内键是y轴。内部按键&#39;值是x,y的注释。我尝试绘制数据,但没有得到我想要的图表。
我尝试了以下操作但最后在x轴上重复了。
for action, value in action_sequence.items():
if value:
for seq,count in value.items():
data["x"].append(action)
data["y"].append(seq)
data["label"].append(count)
else:
data["x"].append(action)
data["y"].append(-1)
data["label"].append(0)
print(data)
plt.figure(figsize=(10,8))
plt.title('Scatter Plot', fontsize=20)
plt.xlabel('x', fontsize=15)
plt.ylabel('y', fontsize=15)
plt.xticks(range(len(data["x"])), data["x"])
plt.scatter(range(len(data["x"])), data["y"], marker = 'o')
答案 0 :(得分:0)
您需要为x设置整数类别,然后可以在x轴上指定标签。下面的代码使用dict中的操作代码。请注意,python中的字典是无序的,因此需要对键进行排序。您可以使用有序的dict,然后直接使用dict.keys()。
每个点的注释都是字符串,一次一个地放置,并在图上添加文本注释。我们需要使用plt.axis()在图上显式设置x,y轴范围,因为在自动计算范围时不包括注释。
import matplotlib.pyplot as plt
action_sequence = {
'+C': {1: 191, 2: 557}, '+B': None, '-B': None, '+D': None,
'+N': {1: 1, 3: 1}, '+L': {1: 2819, 2: 1506},
'>L': None, '<C': {0: 2125}, '<B': None, '<L': {0: 2949, 1: 2062}
}
# x data are categorical; define a lookup table mapping category string to int
x_labels = list(sorted(action_sequence.keys()))
x_values = list(range(len(x_labels)))
lookup_table = dict((v,k) for k,v in enumerate(x_labels))
# Build a list of points (x, y, annotation) defining the scatter plot.
points = [(lookup_table[action], key, anno)
for action, values in action_sequence.items()
for key, anno in (values if values else {}).items()]
x, y, anno = zip(*points)
# y is also categorical, with integer labels for the categories
y_values = list(range(min(y), max(y)+1))
y_labels = [str(v) for v in y_values]
plt.figure(figsize=(10,8))
plt.title('Scatter Plot', fontsize=20)
plt.xlabel('x', fontsize=15)
plt.ylabel('y', fontsize=15)
plt.xticks(x_values, x_labels)
plt.yticks(y_values, y_labels)
plt.axis([min(x_values)-0.5, max(x_values)+0.5,
min(y_values)-0.5, max(y_values)+0.5])
#plt.scatter(x, y, marker = 'o')
for x_k, y_k, anno_k in points:
plt.text(x_k, y_k, str(anno_k))
plt.show()
有关标注散点图的不同方法,请参阅以下问题: