如何在python中绘制多维数据点

Posted 2023-03-13

【中文标题】如何在python中绘制多维数据点

【英文标题】：How to plot a multi-dimensional data point in python

【发布时间】：2015-03-11 21:31:54

【问题描述】：

先介绍一下背景：

我想绘制各种歌曲的梅尔频率倒谱系数并进行比较。 我计算了一首歌曲的 MFCC，然后将它们平均得到一个包含 13 个系数的数组。我希望它代表我绘制的图表上的一个点。

我是 Python 新手，对任何形式的绘图都很陌生（尽管我看到了一些使用 matplotlib 的建议）。

我希望能够可视化这些数据。关于我如何去做这件事的任何想法？

【问题讨论】：

首先，您必须考虑如何在视频平面中表示 (x1,...,x13) 点....之后您就可以开始了。那不是python的问题……我认为没有任何语言可以解决它。

您必须先投影到 2D。然后你的情节看起来像一个 3D 情节（但它实际上在屏幕上，无论如何都是 2D 的）。

如果它仍然相关，我建议查看 RadViz 库和函数：例如pandas.pydata.org/docs/reference/api/…

【参考方案1】：

首先，如果您想将 13 个系数的数组表示为图表中的一个点，那么您需要将 13 个系数分解为图表中的维数，正如 yan king yin 在他的评论中指出的那样。 要将数据投影到二维中，您可以自己创建相关指标，例如最大/最小/标准偏差/....，或者应用降维方法，例如 PCA。 是否这样做以及如何这样做是另一个话题。

然后，绘图很容易，如下所示： http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html

我为此解决方案提供了一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#fake example data
song1 = np.asarray([1, 2, 3, 4, 5, 6, 2, 35, 4, 1])
song2 = song1*2
song3 = song1*1.5

#list of arrays containing all data
data = [song1, song2, song3]

#calculate 2d indicators
def indic(data):
    #alternatively you can calulate any other indicators
    max = np.max(data, axis=1)
    min = np.min(data, axis=1)
    return max, min

x,y = indic(data)
plt.scatter(x, y, marker='x')
plt.show()

结果如下所示：

但我想为您的潜在问题提出另一种解决方案，即：绘制多维数据。 我建议使用可以用相同的假数据构建的平行坐标图：

import pandas as pd
pd.DataFrame(data).T.plot()
plt.show()

然后，结果会沿 x 轴显示每首歌曲的所有系数，沿 y 轴显示它们的值。我看起来如下：

更新：

与此同时，我发现了Python Image Gallery，其中包含两个带有参考代码的高维可视化示例：

Radar chart

Parallel plot

【讨论】：

有没有其他方法可以分散高亮度数据？此外，由于 x 轴上的名称，使用 pandas Dataframe 的绘图很少出错。