散点图,又名点图、散布图、X-Y图,是将所有的数据以点的形式展现在平面直角坐标系上的统计图表。 散点图常被用于分析变量之间的相关性。 如果两个变量的散点看上去都在一条直线附近波动,则称变量之间是线性相关的; 如果所有点看上去都在某条曲线(非直线)附近波动,则称此相关为非线形相关的; 如果所有点在图...
Matplotlib 散点图 我们可以使用 pyplot 中的 scatter() 方法来绘制散点图。 scatter() 方法语法格式如下: matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=..
散点图(Scatter)用于在水平轴和垂直轴上绘制数据点,它展示了因变量随自变量变化的趋势,反映的是一个变量受另一个变量的影响程度。 散点图将序列显示为一组点,其中每个散点值都由该点在图表中的坐标位置表示。对于不同类别的点,则由图表中不同形状、大小或颜色的标记符表示。 scatter() 函数 Matplotlib 提供了s...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["font.sans-serif"]=['SimHei'] plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False x_value = np.random.randint(50,100,50) y_value = np.random.randint(500,1000,50) plt.scatter(x_value,y_value) plt.title("data analyze") plt.xlab...
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=20, c='b', marker='o', alpha=None) x,y:表示的是shape大小为(n,)的数组,也就是我们即将绘制散点图的数据点,输入数据。 s:表示的是大小,是一个标量或者是一个shape大小为(n,)的数组,可选,默认20。
散点图(Scatter plot) 图表样式 场景一:展示两个变量之间的关系 可以用来分析一个自变量与一个因变量之间的关联程度。例如,研究学生的学习时间与考试成绩之间的关系。 代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成随机数据 np.random.seed(0) ...
matplotlib -> 散点图 matplotlib -> 散点图 众所周知。。Matplotlib可以画我们工作中基本的一些图列(没有营养的开场白...) 散点图是指在回归分析中,数据点在直角坐标系平面上的分布图,散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势,据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。
scatter(): matplotlib中绘制散点图的函数。可以传入很多参数,一般传入两个列表,分别是散点图中的x值和y值。上面的例子中使用2009年至2019年这十一年天猫双11的总成交额数据。 散点图根据提供的两组数据,构成图形中的多个坐标点。根据坐标点的分布,分析两个变量之间是否存在某种关联,或总结坐标点的分布趋势,用于预...
下面将对Matplotlib中的散点图进行详细解析。一、基本概念散点图是一种简单的图表类型,它将两个数值轴上的数据点以点的形式表示出来。通常情况下,这些点是根据两个变量的值生成的,其中x轴表示一个变量,y轴表示另一个变量。散点图可以用来展示两个变量之间的关系,例如正相关、负相关或无关联等。二、创建方式在...
# 绘制散点图 plt.scatter(x, y) # 显示图表 plt.show() 在这个例子中,我们首先导入了matplotlib.pyplot模块,并创建了两个列表x和y,它们包含了我们想要在散点图中表示的数据。然后,我们使用plt.scatter函数绘制散点图,其中x和y参数分别表示散点的横坐标和纵坐标。最后,我们使用plt.show函数显示图表。二、调整...