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) x = np.random.randn(100) y = 2 * x +...
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=..
1. 什么是Matplotlib Matplotlib 是一个Python的 2D绘图库。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 通过学习Matplotlib,可让数据可视化,更直观的真实给用户。使数据更加客观、更具有说服力。 Matplotlib是Python的库,又是开发中常用的库。 2. Matplotlib的...
散点图主要用于观察两个变量之间的相关性。在Matplotlib中，可以使用`scatter()`函数来绘制散点图。假设我们有一组表示学生考试成绩的数据，其中包含每个学生的数学和英语成绩，那么我们可以通过定义x轴（数学成绩）和y轴（英语成绩），然后调用`scatter()`函数来直观地展现这两门学科成绩之间的关系。通过观察散点图，...
在 Matplotlib 中，可以使用 `scatter()` 函数来绘制散点图。此外，我们还可以为散点图添加颜色映射、大小变化等功能，以增强其表达力。散点图案例：输出图表 箱形图是另一种重要的图表类型，它能够有效地展示一组数据的分布情况。通过观察箱形图，我们可以快速了解数据的中位数、四分位数、异常值等信息。在 ...
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=None, plotnonfinite=False, data=No...
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; ...
功能:是否画无穷大inf和缺失值nan的散点,一个布尔变量。如果是True,则点的颜色可以按照坏的colorbar颜色来绘制。 二、相关例子 1. x的取值范围是[1,100],沿着y=x的范围在±10范围内随机生成随机大小随机颜色的散点。 importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmltimportnumpyasnp ...
散点图使用datingDataMat矩阵的第二、第三列数据,分别表示特征值“玩视频游戏所耗时间百分比”和“每周消费的冰淇淋公升数”。kNN.py完整代码如下: import matplotlib import numpy as np from numpy import * from matplotlib import pyplot as plt def file2matrix(filename): ...