Как построить многомерную точку данных в Python

Во-первых, если вы хотите представить массив из 13 коэффициентов в виде единой точки на вашем графике, вам нужно разбить 13 коэффициентов до количества измерений на вашем графике, как указал Ян Царь Инь в своем комментарии. Для проецирования данных в 2 измерения вы можете либо сами создать соответствующие индикаторы, такие как макс. / Мин. / Стандартное отклонение / ...., либо применить методы уменьшения размерности, такие как PCA. Стоит ли это делать и как это делать - другая тема.

Затем строить график очень просто: http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html

Я привожу пример кода для этого решения:

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()

Результаты выглядят так:

Тем не менее, я хочу предложить другое решение вашей основной проблемы, а именно: построение многомерных данных. Я рекомендую использовать какой-нибудь график координат, который можно построить с теми же фальшивыми данными:

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

Затем результат показывает все коэффициенты для каждой песни по оси x и их значения по оси y. Я бы выглядел так:

ОБНОВЛЕНИЕ:

Тем временем я обнаружил галерею изображений Python, которая содержит два хороших примера многомерной визуализации со ссылкой код:

• Радарная диаграмма

• Параллельный график