割り当て番号に対する等級のプロット

Question

私はPython3で私にx軸の割り当てとy軸の等級を示すプロットをしたいと思います。 x軸は1からMまでのすべての割り当てを示さなければならない、そしてy軸は3

12への入力がMの割り当てのためのグレードの行列であるすべてのグレードを示さなければならない：例えば - - 割付1つの等級

二行割当て2つの等級

等

プロットも含まなければならない

array([[10, -3, 10, ..., 7, 0, 12], 
    [12, 12, 12, ..., 10, 0, 12], 
    [7, 7, 10, ..., 10, 0, 10], 
    [7, 4, 7, ..., 7, 0, 12], 
    [-3, 4, 7, ..., 4, 4, 12], 
    [7, 4, 4, ..., 4, 0, 12]], dtype=object) 

• 最初の行：6つの割り当てのために私は、次の入力を有しています
  1. それぞれの点にはドットが付いています。私は、そうでなければ、各 他方の上になるであろう異なるドットを離れ伝えることができる に、x軸および各点のy座標に（-0.1と0.1の間）小さなランダム 番号を追加する必要がある場合よりも、より1人の学生が同じ 割り当てで同じグレードを受けました。
  2. 各割り当ての平均等級を線としてプロットします。

  私はそれぞれの割り当てをプロットするためにforループを試してみましたが、動作していないように見えます。

  import matplotlib.pyplot as plt 
  yaxis = np.arange(-3, 13)  
  for i in range(len(assignments)-1): 
      plt.plot(assignments[i, :], yaxis, label = "Assignemnt [i]") 
  
  plt.title("Grades per assignment") 
  plt.xlabel("Assignments") 
  plt.ylabel("Grades") 
  plt.show() 
  

Answer 1

私があなたの質問を理解していれば、これは欲しいものですか？ 平均成績をどのように表現したいか分かりませんが、私はあなたのために練習として残しました。あなたはxアレイと同じ大きさですy配列を持っている必要がありplot()の各呼び出しのために

EDIT

。ここでは、enumerate()を使用して一度に1行ずつデータ配列を繰り返します。これはaというインデックスとgradesという行を返します。あなたは、割り当て数aに対する各グレードをプロットしたいので、あなたはに誘惑されるだろう、そして、そこに6行があるので、aを順次値0,1,2,3,4を取る、と

5. plot(a, grades)を実行します。しかし、xとyは同じ次元を持つ必要があるため、gradesと同じ次元を持つ配列を生成する必要があります。これはx = a*np.ones(len(grades))です。そこから、plot(x, grades)を行うことができます。しかし、あなたの質問で指摘したように、等級は重なり合うでしょう。

重複を避けるために、[-0.1, 0.1)の間に式(jitter_max-jitter_min)*np.random.random(size=len(grades))+jitter_min（see the documentation for np.random.random()）を使用して乱数を追加しました。

平均をプロットするには、行ごとの平均を計算し、その値を配列に格納し、その配列を割り当て番号（0,1,2、 3、...）。ラインとして、それをプロットし、代わりに、単にポイントするには、check outthe documentation for plot：plot(..., ..., 'o-')

data = np.array([[10, -3, 10, 7, 0, 12], 
    [12, 12, 12, 10, 0, 12], 
    [7, 7, 10, 10, 0, 10], 
    [7, 4, 7, 7, 0, 12], 
    [-3, 4, 7, 4, 4, 12], 
    [7, 4, 4, 4, 0, 12]]) 

jitter_min = -0.1 
jitter_max = 0.1 
for a,grades in enumerate(data): 
    x = a*np.ones(len(grades)) + (jitter_max-jitter_min)*np.random.random(size=len(grades))+jitter_min 
    plt.plot(x, grades, 'o', label='Assignment #{:d}'.format(a), clip_on=False) 
plt.xlabel('Assignments') 
plt.ylabel('Grades')