在 MatPlotlib 中使散点图的线条平滑

Question

我想让下图的线条平滑。我试图搜索，似乎我们必须用浮点数或某种类型（如日期时间）来表示 x 轴。在这里，由于 x 轴只是标签，我不知道应该如何更改我的代码。任何帮助表示赞赏。

import matplotlib.pyplot as plt

x1 = [">1", ">10",">20"]

y1 = [18,8,3]
y2 = [22,15,10]
y3=[32,17,11]
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.scatter(x1, y1, color='blue', label='Heuristic')
ax1.scatter(x1, y2, color='green', label='SAFE')
ax1.scatter(x1, y3, color='red', label='discovRE')

plt.plot(x1, y2, '.g:')
plt.plot(x1, y1, '.b:')
plt.plot(x1, y3, '.r:')
plt.ylabel('False Positives',fontsize=8)
plt.xlabel('Function instruction sizes',fontsize=8)

plt.legend()
plt.show()

以下是我现在得到的图表。

Answer 1

也许你可以拟合曲线来“平滑”曲线

import matplotlib.pyplot as plt

x1 = [">1", ">10",">20"]

y1 = [18,8,3]
y2 = [22,15,10]
y3=[32,17,11]
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.scatter(x1, y1, color='blue', label='Heuristic')
ax1.scatter(x1, y2, color='green', label='SAFE')
ax1.scatter(x1, y3, color='red', label='discovRE')

buff_x = np.linspace(0,2,100)
def reg_func(y):
    
    params = np.polyfit(range(len(y)),y,2)
    return np.polyval(params,buff_x)
    
plt.plot(buff_x, reg_func(y2), 'g',linestyle='dotted')
plt.plot(buff_x, reg_func(y1), 'b',linestyle='dotted')
plt.plot(buff_x, reg_func(y3), 'r',linestyle='dotted')
plt.ylabel('False Positives',fontsize=8)
plt.xlabel('Function instruction sizes',fontsize=8)

plt.legend()
plt.show()

如您所见，我使用函数reg_func 来拟合您的数据，并绘制预测曲线