根据 np.where 条件绘制圆点
Plotting of dot points based on np.where condition
我有很多数据点（.CSV 格式）我想可视化，我想做的是读取 csv 并读取“结果”列，如果对应的值列是正数（我试图使用 np.where 条件），我想绘制与之对应的 A B C D E F G 参数，其中 y 轴是参数的值，x 轴是名称参数的。（类似于 dot/scatter 图）我想在同一张图中绘制所有值，此外，如果点数超过 20，我想使用前 20 个点作为密谋。
下面是数据集类型的示例。 （我的包含大约 12000 行）
A B C D E F G result
23 -54 36 27 98 39 80 -0.86
14 44 -16 47 28 29 26 1.65
67 84 26 67 -88 29 10 0.5
-45 14 76 37 68 59 90 0
24 34 56 27 38 79 48 -1.65
如能对此提供指导，我们将不胜感激！
根据你的问题，我假设你的数据是一个 pandas 数据框。在这种情况下，您可以使用 pandas 进行选择并使用其内置的绘图功能：
df.loc[df.result>0, df.columns[:-1]].T.plot(ls='', marker='o')
如果只想绘制前 20 行，只需将 [:20]（或更好的 .iloc[:20]）添加到 df.loc。
我有很多数据点（.CSV 格式）我想可视化，我想做的是读取 csv 并读取“结果”列，如果对应的值列是正数（我试图使用 np.where 条件），我想绘制与之对应的 A B C D E F G 参数，其中 y 轴是参数的值，x 轴是名称参数的。（类似于 dot/scatter 图）我想在同一张图中绘制所有值，此外，如果点数超过 20，我想使用前 20 个点作为密谋。
下面是数据集类型的示例。 （我的包含大约 12000 行）
A B C D E F G result
23 -54 36 27 98 39 80 -0.86
14 44 -16 47 28 29 26 1.65
67 84 26 67 -88 29 10 0.5
-45 14 76 37 68 59 90 0
24 34 56 27 38 79 48 -1.65
如能对此提供指导，我们将不胜感激！
根据你的问题，我假设你的数据是一个 pandas 数据框。在这种情况下，您可以使用 pandas 进行选择并使用其内置的绘图功能：
df.loc[df.result>0, df.columns[:-1]].T.plot(ls='', marker='o')
如果只想绘制前 20 行，只需将 [:20]（或更好的 .iloc[:20]）添加到 df.loc。