Matplotlib 散点图，每个 x 的 y 值数组

Question

这与Python Scatter Plot with Multiple Y values for each X 类似；也就是说，我的数据是：

data = [
  [1, [15, 16, 17, 18, 19, 20]],
  [2, [21, 22, 23, 24, 25, 26]],
  [3, [27, 28, 29, 30, 31, 32]],
]

... 所以第一列 (0) 是 x 坐标，第二列 (1) 包含对应于单个 x 坐标的 y 值数组。而且，我想将其绘制为散点图，我能做的最好的就是这个（下面的代码）：

与链接帖子中的相同，我必须使用三个ax.scatter 图，因此我们有三种颜色，每列一种。

所以我的问题是：

• 我可以发出一个ax.scatter 命令来从我拥有的数据中（而不是发出三个命令）得到一个像上面那样的图（但使用单一颜色/标记）？
• 或者，我能否以某种方式转换我拥有的数据，以便使用单个 ax.scatter 命令获得与上述类似的图（但使用单一颜色/标记）？

代码如下：

#!/usr/bin/env python3

import sys
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
print("versions: Python {} matplotlib {} numpy {}".format(sys.version.replace('\n', ''), matplotlib.__version__, np.version.version))


data = [
  [1, [15, 16, 17, 18, 19, 20]],
  [2, [21, 22, 23, 24, 25, 26]],
  [3, [27, 28, 29, 30, 31, 32]],
]

ndata = np.asarray(data, dtype=object)

fig = plt.figure()

# Null formatter
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

print()
print(ndata[1])
print(ndata[:,0].astype(float))
print(ndata[:,1])

datay_2D = np.stack(ndata[:,1], axis=0) # convert numpy array of lists to numpy 2D array
print()
print(datay_2D[:,0])
print(datay_2D[0])
print([ndata[:,0][0]]*len(datay_2D[0]))

ax.scatter([ndata[:,0][0]]*len(datay_2D[0]), datay_2D[0], marker="x")
ax.scatter([ndata[:,0][1]]*len(datay_2D[1]), datay_2D[1], marker="x")
ax.scatter([ndata[:,0][2]]*len(datay_2D[1]), datay_2D[2], marker="x")

plt.show()

打印输出：

versions: Python 3.6.8 (default, Oct  7 2019, 12:59:55) [GCC 8.3.0] matplotlib 2.1.1 numpy 1.13.3

[2 list([21, 22, 23, 24, 25, 26])]
[ 1.  2.  3.]
[list([15, 16, 17, 18, 19, 20]) list([21, 22, 23, 24, 25, 26])
 list([27, 28, 29, 30, 31, 32])]

[15 21 27]
[15 16 17 18 19 20]
[1, 1, 1, 1, 1, 1]

Answer 1

我想所有 y 值的列表都具有相同的长度？那样的话

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = [
  [1, [15, 16, 17, 18, 19, 20]],
  [2, [21, 22, 23, 24, 25, 26]],
  [3, [27, 28, 29, 30, 31, 32]],
]

x, y = zip(*data)
y = np.array(y)

plt.scatter(np.repeat(x, y.shape[1]), y.flat)

plt.show()