MatPlotLib: Кілька наборів даних на одному і тому ж графіку розсіювання

Я хочу побудувати кілька наборів даних на одному графіку розсіювання:

cases = scatter(x[:4], y[:4], s=10, c='b', marker="s")
controls = scatter(x[4:], y[4:], s=10, c='r', marker="o")

show()

Вище наведено лише найновіші scatter()

Я також пробував:

plt = subplot(111)
plt.scatter(x[:4], y[:4], s=10, c='b', marker="s")
plt.scatter(x[4:], y[4:], s=10, c='r', marker="o")
show()

Вам потрібно посилання на Axesоб’єкт, щоб продовжувати малювати на тому самому підзаговоренні.

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(100)
y = range(100,200)
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.scatter(x[:4], y[:4], s=10, c='b', marker="s", label='first')
ax1.scatter(x[40:],y[40:], s=10, c='r', marker="o", label='second')
plt.legend(loc='upper left');
plt.show()

Я зіткнувся з цим запитанням, оскільки мав точно таку ж проблему. Незважаючи на те, що прийнята відповідь працює добре, але з версією matplotlib 2.1.0, досить просто мати дві діаграми розсіювання в одному сюжеті без використання посилання наAxes

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(x,y, c='b', marker='x', label='1')
plt.scatter(x, y, c='r', marker='s', label='-1')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

Не знаю, у мене це добре працює. Точні команди:

import scipy, pylab
ax = pylab.subplot(111)
ax.scatter(scipy.randn(100), scipy.randn(100), c='b')
ax.scatter(scipy.randn(100), scipy.randn(100), c='r')
ax.figure.show()

Ви також можете легко це зробити в Pandas, якщо ваші дані представлені в Dataframe, як описано тут:

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.15.0/visualization.html#scatter-plot