散点图也叫 X-Y 图,它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上,以显示变量之间的相互影响程度,点的位置由变量的数值决定。 通过观察散点图上数据点的分布情况,我们可以推断出变量间的相关性。如果变量之间不存在相互关系,那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点,如果存在某种相关性,那么大部分的数据点就...
在Python体系中,可使用Scipy、Statsmodels或Sklearn等对离散点进行回归分析,归纳现有数据并进行预测分析。对于那些变量之间存在密切关系,但是这些关系又不像数学公式和物理公式那样能够精确表达的,散点图是一种很好的图形工具,可以进行直观展示,如图2所示。 ▲图2 散点数据拟合(线性) 但是在分析过程中需要注意,变量之间...
2. 分组散点图 importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportmatplotlib.gridspecasgridspec# 导入自定义模块importSeabornFig2Gridassfgsns.set(font='SimHei',font_scale=0.8,style="darkgrid")# 解决Seaborn中文显示问题# 导入数据df=sns.load_dataset('iris')fig=plt.figure(figsize=(8,8))gs=gridspec....
# 绘制散点图 plt.scatter(x, y, c='b', marker='o', , cmap='RdBu', alpha=0.5,label='数据点')plt.scatter是Matplotlib库中的一个函数，用于绘制散点图。它用于显示由两个数值数组给出的数据点的二维图。这个函数非常灵活，允许您以多种方式定制散点图的样式和外观。以下是plt.scatter的一些关键...
'RES','FIN']num_points=3num_categories=len(categories)x_values=np.random.uniform(0.00003,0.00375,num_categories*num_points)y_values=np.repeat(np.arange(num_categories),num_points)# 点的大小sizes=np.random.choice([9,18,27,36
python绘散点图 回到顶部 散点图 导包 1importnumpy as np2importpandas as pd3importmatplotlib as mpl4importmatplotlib.pyplot as plt5importseaborn as sns 二维图(一个标签) X1是10个随机数,满足正态分布,y与X1线性相关。 1X1=np.random.randn(10)2y=X1+X1**2-3...
Matplotlib 散点图 我们可以使用 pyplot 中的 scatter() 方法来绘制散点图。 scatter() 方法语法格式如下: matplotlib.pyplot.scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,cmap=None,norm=None,vmin=None,vmax=None,alpha=None,linewidths=None,*,edgecolors=None,plotnonfinite=False,data=None,**kwargs) ...
散点图是科研绘图中最常见的图形类型之一，通常用于显示和比较数值，它使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。在二维散点图中，可以通过观察两个变量的数据分析，发现两者的关系与相关性。以下是一段使用Python的matplotlib库绘制散点图的代码，假设您已经安装了matplotlib库，如果还没有安装，可以使用命令...
ratio=15, # 散点图与布局图高度比,整型 height=6) #---计算MSE、RMSE、R2---# x = np.array(dd['吸附量']) y = np.array(dd['预测吸附量']) mse = np.sum((x - y) ** 2) / len(x) rmse = sqrt(mse) r2 = 1 - mse / np.var(x) # 均方误差/方差 print(...
1. 基本散点图绘x制 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不发出警告 from bokeh.io import output_notebook output_notebook() # 导入notebook绘图模块 ...