Question

我确实需要对plt.plot进行排序，但需要排序的散点图（plt.scatter）似乎很奇怪。我用这个脚本遇到了这个问题。脚本本身并不重要，只是作为一个最小的工作示例。重要的是scatter的行为，即plt.scatter(sorted(l2), Y)会给出plt.scatter(l2, Y)的不同结果。这是为什么？对我毫无意义。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from math import log, exp, isnan
from sys import argv
from random import randint

def generate_linear_regression_line(X, Y):
    X_ = np.mean(X)
    XX_ = np.mean(map(lambda x:x*x,X))
    Y_ = np.mean(Y)
    XY_ = map(lambda x,y:x*y,X,Y)
    m = np.mean((X_ * Y_ - XY_) / (X_**2 - XX_))
    b = Y_ - m * X_
    print m
    print b
    return lambda x : m * x + b

max = int(argv[1])

l1 = [randint(1, max) for i in range(max)]
# l2 = range(0,max)
l2 = []
maxentry = 0
while len(l2) != max:
    n = randint(max, 2*max)
    if n not in l2:
        if n > maxentry:
            maxentry = n
        l2.append(n)
assert(maxentry >= len(l1))

assert(len(l2) == len(l1))


regl = generate_linear_regression_line(l2, l1)

X = []
Y = []
for i in range(len(l2)):
    X.append(i)
    Y.append(regl(i))

print sum(l1)
print sum(Y)

assert(len(Y) == len(l1))
# assert(sum(Y) > sum(l1))

plt.scatter(l2, l1)
plt.plot(X, Y, c='red')
plt.scatter(sorted(l2), Y, c='green')
plt.xlabel('L2')
plt.ylabel('L1')
plt.show()

Answer 1

Y中值的顺序取决于L2中值的顺序，例如，(L2[0], Y[0])代表一个点。当您对L2进行排序时，无需重新排序L2即可重新排序Y。

您可以压缩两个数组，对它们进行排序并制作散点图，例如：

import itertools
P = sorted(itertools.izip(L2, Y))
L2s, Ys = zip(*P)
plt.scatter(L2s, Ys, c='green')

排序散点图与未排序散点图不同

1 个答案: