importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.exp(x)# 创建图表和第一个Y轴fig,ax1=plt.subplots()ax1.plot(x,y1,'b-',label='Sin(x)')ax1.set_xlabel('X axis')ax1.set_ylabel('Y1 - Sin(x)',color='b')ax1.tick_params(...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.exp(x)# 创建图表和第一个Y轴fig,ax1=plt.subplots()# 绘制第一条线line1=ax1.plot(x,y1,color='blue',label='Sin(x)')ax1.set_xlabel('X axis - how2matplotlib.com')ax1.set_ylabel('Y1 ...
7 边缘箱形图 (Marginal Boxplot) 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。 然而,箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第25和第75百分位数。 图7 8 相关图 (Correllogram) 相关图用于直观地查看给定数据框(或二维数组)中所有可能的数值变量对之间的相关度量。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI...
7、边缘箱形图(Marginal Boxplot) 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而,箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第25和第75百分位数。 8、相关图(Correllogram) 相关图用于直观地查看给定数据框(或二维数组)中所有可能的数值变量对之间的相关度量。 9、矩阵图(Pairwise Plot) 矩阵图是探索性分析中的...
1、散点图(Scatter plot) 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可视化每个组。在 matplotlib 中,您可以使用 plt.scatter() 方便地执行此操作。 np.unique():列表元素去重 当前的图表和子图...
边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X 和 Y 的单变量分布。这种图经常用于探索性数据分析(EDA)。 7、边缘箱形图 (Marginal Boxplot) 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而,箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第25和第75百分位数。
39. 时间序列分解图 (Time Series Decomposition Plot) 40. 多个时间序列 (Multiple Time Series) 41. 使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形 (Plotting with different scales using secondary Y axis) 42. 带有误差带的时间序列 (Time Series with Error Bands) 43. 堆积面积图 (Stacked Area Chart) 44. 未...
官方文档:Plots with different scales 例子4:多个子图常见的问题 第二列x轴坐标不显示 生成一个所有子图共用的x、y轴坐标 正文 例子1:如何生成多个子图 #生成数据 import random import numpy as np #随机产生20个1-50/30/20之间的整数(不包含50,30,20) ...
com/questions/44575681/how-do-i-encircle-different-data-sets-in-scatter-plotdef encircle(x,y, ax=None, **kw): if not ax: ax=plt.gca() p = np.c_[x,y] hull = ConvexHull(p) poly = plt.Polygon(p[hull.vertices,:], **kw) ax.add_patch(poly) # Select data to be encircled...
plt.ylabel('Y-axis') plt.legend() plt.grid(True, alpha=0.3) plt.show() Output: In this example, we use different colors, line styles, and markers to distinguish between the two plotted functions. This combination of visual cues makes the plot more accessible and easier to interpret for ...