散点图也叫 X-Y 图,它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上,以显示变量之间的相互影响程度,点的位置由变量的数值决定。 通过观察散点图上数据点的分布情况,我们可以推断出变量间的相关性。如果变量之间不存在相互关系,那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点,如果存在某种相关性,那么大部分的数据点就...
Python-seaborn 绘制多类别散点图 由于涉及的图表类型为多类别散点图的绘制,在使用常规matplotlib进行绘制时会显得格外繁琐,所以我们选择了对matplotlib进行了更高级的API封装,使作图更加容易的seaborn包进行图表的绘制,更多seaborn 介绍,大家可以直接去seaborn官网进行相关资料的查阅。数据的读取使用的功能强大的数据处理包pa...
使用matplotlib包绘制散点图 # 导入所需的python包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 设置绘图格式 plt.style.use('seaborn') %matplotlib inline # 创建示例数据集 df=pd.DataFrame({'x': range(1,101), 'y': np.random.randn(100)*...
p.circle(df['A'], df['B'], # 设置散点图x,y值 line_color = 'white', # 设置点边线为白色 fill_color = df['color2'],fill_alpha = 0.5, # 设置内部填充颜色,这里用到了颜色字段 size = df['size'] # 设置点大小,这里用到了点大小字段,按照size的随机数去设置点的大小 ) show(p) 1. ...
在本文中,我们将通过案例演示如何使用Python绘制气泡图、三维散点图和多重柱形图,并介绍这些图表的适用场景和绘制技巧。一、气泡图气泡图是一种常见的可视化图表,可以用来表示三个维度的数据。在气泡图中,通常有两个变量作为x轴和y轴,而第三个变量则通过气泡的大小来表示。下面是一个使用matplotlib库绘制气泡图的...
以下是一段使用Python的matplotlib库绘制散点图的代码，假设您已经安装了matplotlib库，如果还没有安装，可以使用命令 pip install matplotlib 来安装。# 导入所需的库 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 # 我们创建两个列表，一个包含随机x值，一个包含随机y值 x = np.random.rand...
密度散点图(Density Scatter Plot),也称为密度点图或核密度估计散点图,是一种数据可视化技术,主要用于展示大量数据点在二维平面上的分布情况。与传统散点图相比,它使用颜色或阴影来表示数据点的密度,从而更直观地展示数据的分布情况。密度散点图能更好地揭示数据的集中趋势和分布模式,尤其是在数据量非常大时,避免...
【Python-数据分析】 Python数据可视化: 散点图 matplotlib.pyplot.scatter() 请问关于以下代码表述错误的选项是? import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 5, 7, 11] sizes = [20, 50, 80, 200, 500]
Python数据可视化——散点图、添加标签、颜色选取 目录 1 函数介绍 1.1 scatter()函数 1.2 camp用法 2 简单实例:随机产生100个点 3 添加标签——plt.text() 4 colorbar颜色条:颜色渐变参数的使用 5 颜色 1 函数介绍 1.1 scatter()函数 scatter(x, y, s=None, marker=None, camp=None, norm=None, vmin...
在Python体系中,可使用Scipy、Statsmodels或Sklearn等对离散点进行回归分析,归纳现有数据并进行预测分析。对于那些变量之间存在密切关系,但是这些关系又不像数学公式和物理公式那样能够精确表达的,散点图是一种很好的图形工具,可以进行直观展示,如图2所示。 ▲图2 散点数据拟合(线性) ...