ax1.set_ylabel("Density") sns.kdeplot(red_wine['sulphates'], ax=ax1, shade=True, color='r') ax2 = fig.add_subplot(1,2,
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromscipy.statsimportgaussian_kde# 生成1000个三维随机点data=np.random.rand(3,1000)# 创建高斯核密度估计对象kde=gaussian_kde(data)# 创建网格点以计算密度x,y,z=np.mgrid[0:1:100j,0:1:100j,0:1:100j]positions=np.vst...
1. 2. 接着,我们使用matplotlib库和mpl_toolkits.mplot3d模块绘制三维正态分布曲线。 AI检测代码解析 # 创建三维绘图对象fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')# 绘制三维正态分布曲线ax.scatter(x,y,z,c=density)# 设置图形属性ax.set_title("3D Normal Distribution")ax.set_xlabel("...
frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D importmatplotlibasmpl importnumpyasnp importseabornassns %matplotlib inline 我们将主要使用 matplotlib 和 seaborn 作为我们的可视化框架,但你可以自由选择并尝试任何其它框架。首先进行基本的数据预处理步骤。 white_wine = pd.read_csv('winequality-white.csv', sep=';') ...
mplot3d import Axes3D import matplotlib as mpl import numpy as np import seaborn as sns %matplotlib inline 我们将主要使用 matplotlib 和 seaborn 作为我们的可视化框架,但你可以自由选择并尝试任何其它框架。首先进行基本的数据预处理步骤。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 white_wine = ...
Plotly是一个开源,交互式和基于浏览器的Python图形库,它的特点是可以创建互动性的图表,有超过30种图表类型, 提供了一些在大多数库中没有的图表 ,如等高线图、树状图、3D图表等。 常用的可视化图表 有效的图表应该是这样的: 传达正确和必要的信息,不歪曲事实。 设计简单。 优雅地表达信息而不是掩盖信息。 信息不...
plt.title("Simple Scatter Plot") plt.xlabel("X-axis") plt.ylabel("Y-axis") #如果要同时显示和保存图表,应该先执行savefig函数,再执行show函数,因为在调用show函数时,图表已经被释放,位于show函数之后的savefig保存的只是一个空白的区域 #保存图片 plt.savefig('直方图.png') plt.show() 柱状图 # -*- ...
The screenshot below is based on a Python script module creating a PyQt application. This application creates a scatter plot of measures stored in a label-analysis. Download this example Scatter plot of measures stored in a...
# Visualizing 3-D mix data using kernel density plots # leveraging the concepts of hue for categorical dimension ax = sns.kdeplot(white_wine['sulphates'], white_wine['alcohol'], cmap="YlOrBr", shade=True, shade_lowest=False) ax = sns.kdeplot(red_wine['sulphates'], red_wine['alcoho...
example6 3D 普通方法生成3D plot # 3D data1 = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\data\3d-line1.csv') #print(data1.head()) line1 = go.Scatter3d(x=data1['x'], y=data1['y'], z=data1['z'], mode='markers', marker={<!-- -->'size': 3, 'color': data1['colo...