在探索式数据分析工作中,同时观察一组变量的散布图是很有意义的,这也被称为散布图矩阵(scatter plot matrix)。纯手工创建这样的图表很费工夫,所以seaborn提供了一个便捷的pairplot函数,它支持在对角线上放置每个变量的直方图或密度估计(见图9-25): 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [107]:...
NumPy(Numerical Python)是一个开源的Python科学计算库,它提供了强大的多维数组对象和用于处理这些数组的函数。NumPy是许多其他Python科学计算库的基础,例如pandas和matplotlib。它也可以用于线性代数、傅立叶变换和随机数生成等方面。 1、创建数组 np.array():从列表或元组等序列对象创建数组。 ~~~python import numpy ...
#导入matplotlib的pyplot模块importmatplotlib.pyplotasplt'''一、基本绘制:plt1、绘制简单线条设置x和y;plt.plot绘制线条;plt.show显示图形2、设置线条属性1)设置线条属性color:线条颜色,值r表示红色(red)marker:点的形状,值o表示点为圆圈标记(circle marker)linestyle:线条的形状,值dashed表示用虚线连接各点设置线条...
在 matplotlib 中,您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作。 导入需要的模块库 importnumpy as np#导入numpy库importpandas as pd#导入pandas库importmatplotlib as mpl#导入matplotlib库importmatplotlib.pyplot as pltimportseaborn as sns#导入seaborn库 设定图像各种属性 large = 22; med = 16; small = ...
plt.scatter(age, rating) # 添加描述信息 plt.title('运动员年龄与评分散点图') plt.xlabel('年龄') plt.ylabel('评分') plt.show() 3. 绘制直方图 利用直方图查看运动员的年龄(Age)分布 代码语言:txt AI代码解释 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ...
除了折线图外,matplotlib还支持绘制其他类型的图表。例如,要绘制柱状图,可以使用bar()函数;要绘制散点图,可以使用scatter()函数。你可以根据自己的需求选择合适的图表类型进行数据可视化。 四、总结 本文介绍了如何使用pandas进行数据处理与分析,以及如何使用matplotlib进行数据可视化。通过示例代码,我们展示了数据导入、清洗...
20.1 采用pandas中的plot()方法绘制散点图 只需将plot()函数中的kind参数的值改为"scatter"即可. 数据来源:http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/ 1 import pandas as pd 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 #读取数据 ...
np.c_是按行连接两个矩阵,就是把两矩阵左右相加,要求行数相等,类似于pandas中的merge()。 ConvexHull:给定二维平面上的点集,凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边型,它能包含点集中所有的点。 3、带线性回归最佳拟合线的散点图 (Scatter plot ...
pandas:1.0.5 matplotlib:3.2.1 1.简单的折线图 对于图表来说,最简单的莫过于作出一个单一函数 的图像。本节中我们首先来介绍创建这种类型图表。本节和后续小节中,我们都会使用下面的代码将我们需要的包载入到 notebook 中: %matplotlib inline importmatplotlib.pyplotasplt ...
Python调用Matplotlib绘制散点图有两种方法，一种是调用scatter()函数实现，另一种方法是调用plot()函数实现，这里主要讲述scatter()函数绘制散点图的方法。从给出的一堆随机点（包含x、y坐标）中调用scatter()绘制散点图，代码如下。# -*- coding: utf-8 -*- #By:Eastmount CSDNimport numpy as npimport ...