分辨率为300dpi plt.savefig('scatter_plot.png', dpi=300) # 显示绘图 plt.show()三、箱线图 ...
# Scatterplot on main ax ax_main.scatter('displ', 'hwy', s=df.cty*4, c=df.manufacturer.astype('category').cat.codes, alpha=.9, data=df, cmap="tab10", edgecolors='gray', linewidths=.5) # histogram on the right ax_bottom.hist(df.displ, 40, histtype='stepfilled', orientation=...
1. 散点图(Scatter plot) 2. 带边界的气泡图(Bubble plot with Encircling) 3. 带线性回归最佳拟合线的散点图 (Scatter plot with linear regression line of best fit) 4. 抖动图 (Jittering with stripplot) 5. 计数图 (Counts Plot) 6. 边缘直方图 (Marginal Histogram) 7. 边缘箱形图 (Marginal Box...
1.2 自定义虚线样式 除了使用预定义的样式,我们还可以通过提供一个包含on/off序列的元组来自定义虚线样式。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x,y1,linestyle=(0,(5,5)),label='Custom dashed')plt....
Xb= boston['data'][:,5].reshape(-1, 1)#Plot dataplt.scatter(Xb,yb) plt.ylabel('value of house /1000 ($)') plt.xlabel('number of rooms')#Create linear regression objectregr =linear_model.LinearRegression()#Train the model using the training setsregr.fit( Xb, yb)#Plot outputsplt....
Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,它不仅能够创建静态图表,还提供了丰富的交互式功能。其中,文本框小部件(Textbox Widgets)是一个非常实用的交互式工具,允许用户在图形界面中输入文本,从而动态地更新图表或进行其他操作。本文将深入探讨Matplotlib中的文本框小部件,介绍其使用方法、常见应用场景以及高级技巧。
# Create linear regression object regr = linear_model.LinearRegression() # Train the model using the training sets regr.fit( Xb, yb) # Plot outputs plt.scatter(Xb, yb, color='black') plt.plot(Xb, regr.predict(Xb), color='blue', ...
在Matplotlib中,要添加连接相关散点的线,可以使用plot()函数。具体步骤如下: 导入Matplotlib库: 代码语言:txt 复制 import matplotlib.pyplot as plt 创建散点图: 代码语言:txt 复制 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.scatter(x, y) ...
调用Matplotlib.pyplot子类的Plot()、Pie()、Bar()、Hist()、Scatter()等函数进行绘图。 设置绘图的X轴坐标、Y轴坐标、标题、网格线、图例等内容。 最后调用show()函数显示已绘制的图形。 示例完整代码如下: #coding=utf-8 #By:Eastmount CSDN 2021-06-28 import pandas as pd import numpy as np import ma...
scatter(x, y, s=60, alpha=0.7, edgecolors="k") # Set logarithmic scale on the both variables ax.set_xscale("log") ax.set_yscale("log"); The relationship between the variables is linear in this log-transformed space and the variability of y looks constant. So cool!