关系(一)利用python绘制散点图 散点图 (Scatterplot)简介 1 在笛卡尔座标上放置一系列的数据点,检测两个变量之间的关系,这就是散点图。 散点图可以了解数据之间的各种相关性,如正比、反比、无相关、线性、指数级、 U形等,而且也可以通过数据点的密度(辅助拟合趋势线)来确定相关性的强度。另外,也可以探索出异常...
# 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...
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...
最近忙着写大论文,用Python画论文里一个示意图,效果还不错,顺便总结一下。 一,直接上代码 代码语言:javascript 复制 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #matplotlib...
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...
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 ...
一、散点图函数 #首先调用一下画图的库 import matplotlib.pyplot as plt plt.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) ...
random.choice([9, 18, 27, 36], num_categories * num_points) # 为每个点指定颜色值,这里我们简单地使用点的大小作为颜色值 colors = sizes # 创建图形 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) # 绘制散点图 scatter = ax.scatter(x_values, y_values, s=sizes*10, c=colors, cmap='...
这里主要是探索下散点图绘制。 1. 首先是导入包,创建数据 importmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as np n = 10 x= np.random.rand(n) * 2#随机产生10个0~2之间的x坐标y = np.random.rand(n) * 2#随机产生10个0~2之间的y坐标 2. 创建一张figure ...
1#读入数据2iris = pd.read_csv('iris.csv')3#绘制散点图4plt.scatter(x = iris.Petal_Width,#指定散点图的x轴数据5y = iris.Petal_Length,#指定散点图的y轴数据6color ='steelblue'#指定散点图中点的颜色7)8#添加x轴和y轴标签9plt.xlabel('花瓣宽度')10plt.ylabel('花瓣长度')11#添加标题12plt...