frompandas.plottingimportscatter_matrix# 创建一个包含多个变量的DataFramedf=pd.DataFrame(np.random.randn(100,4),columns=['A','B','C','D'])# 绘制散点图矩阵scatter_matrix(df,alpha=0.2,figsize=(6,6),diagonal='kde')plt.show()通过这种
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 = ...
#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...
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 import matplotlib as mpl ages = ...
Matplotlib里有两种画散点图的方法,一种是用ax.plot画,一种是用ax.scatter画。 一. 用ax.plot画 ax.plot(x,y,marker="o",color="black") 二. 用ax.scatter画 ax.scatter(x,y,marker="o",s=sizes,c=colors) ax.plot和ax.scatter的区别: ...
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...
ax1=fig.add_subplot(1,2,1)#将画布分成两块,取第一块 ax2=fig.add_subplot(1,2,2)x=np.arange(20)#x的范围 y=x**2x2=np.arange(20)y2=x2 ax1.scatter(x,y,c='r',label='红')ax1.scatter(x2,y2,c='b',label='蓝')ax2.plot(...
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 ...
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.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 mp...
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 ...