使用Numpy输入时，Matplotlib.pyplot的scatter-plot（散点图）会为每个不同的值创建单独的点。

Question

通常情况下，x和y输入值会合并成一个坐标点。

当我使用列表时，一切正常：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a = [5, 6]
plt.scatter(a[0], a[1])
plt.show()  # 正确显示了坐标点(5,6)

当我使用numpy数组，并且x和y值相同时：

b = np.array([[4], [4]])
plt.scatter(b[:, 0], b[:, 0])
plt.show()  # 也正确显示了坐标点(4,4)

但是，当我尝试使用numpy数组，且x和y值不同时，就遇到了问题：

c = np.array([[5], [6]])
plt.scatter(c[:, 0], c[:, 0])  # 注意这里我错误地重复使用了x坐标代替y坐标
plt.show()  # 不符合预期地显示了两个点(5,5)和(6,6)，而非期望的单个点(5,6)

G-Cyrillus · Answer

当使用列向量c时，调用c[:,0]会输出：

print(c[:,0])  # 输出为：array([5, 6])

在创建散点图时，第一个参数指定x坐标值，第二个参数指定y坐标值。因此，你设置的x坐标是[5, 6]，y坐标也是[5, 6]。这些点会按照一对一的方式匹配并绘制。这样一来，首对坐标就是(5, 5)，第二对坐标是(6, 6)，这也就解释了为什么图表会显示出这样的结果。

如果你想在坐标(5, 6)处只得到一个点，你应该像处理列表a时那样操作：

plt.scatter(c[0], c[1])

这样就可以正确地在图中显示出单个点位于(5, 6)的位置。

Robert Harvey · Answer

尝试如下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

c = np.array([[5], [6]])

# 通过水平堆叠创建一个1x2数组，其中第一列是x坐标，第二列是y坐标
coordinates = np.hstack((c, c))  # 这将生成：[[5, 5], [6, 6]]

plt.scatter(coordinates[:, 0], coordinates[:, 1])  # 绘制散点图，x坐标和y坐标分别来自coordinates的每一列
plt.show()  # 显示图形

这段代码首先导入了需要的库，然后定义了一个二维数组c，其包含两个元素，分别是5和6。接下来，使用np.hstack()函数将c与自身水平拼接，形成了一个形状为2x2的数组，其中每一对相同的数字表示一个点的坐标(x, y)。最后，使用plt.scatter()函数绘制这些点，并显示图形。这将得到一个散点图，图中有两个点，分别位于(5, 5)和(6, 6)位置。