01. 引言 这篇推文还是python-matplotlib 散点图的绘制过程,涉及到的内容主要包括matplotlibax.scatter()、hlines()、vlines()、text()、添加小图片和定制化散点图图例样式等。前期的数据处理部分还是pandas、numpy库的灵活 应用(这里主要涉及可视化的设置,数据处理、分析部分后期会专门开设专辑进行教程讲解。当然大家有...
scatter(value[0] , value[1] , marker='.' , s=60 , color = "k" , zorder = 3) ax.text(value[0]-0.07 , value[1]+0.03 , key , fontsize = 7 , color = "k") 我是通过key存放市县名,value存放经纬度信息。然后通过for in 遍历字典绘制站点。这算是我在两个月之前刚学习时想出的笨...
ax1.spines['right'].set_visible(True)#开启Axes框线 ax1.spines['top'].set_visible(True)#开启Axes框线 ax1.spines['bottom'].set_linewidth(5)#设置Axes框线宽度 ax1.spines['left'].set_linewidth(5) 两种方式均可在视觉上修改框线,但也可以看出一点小区别,比如在图的左下角,修改GeoAxes的ax.ou...
ax.plot3D(*zip(s, e), color='black', lw=1.5) x_w = [0.5, 0.3] y_w = [0, 0.6] z_w = [0, -0.6] ax.scatter(x_w, y_w, z_w, marker = 'o', s=500, facecolors=(0, 0, 0, 0), edgecolors = 'black') ax._axis3don = False ...
ax.coastlines()# m.drawcoastlines()# Plot on map.# n = 51# x = np.random.randn(n) * 180# print(x)# y = np.random.randn(n) * 90# print(y)data = pd.read_table('./dataset/ddd.txt')a=np.loadtxt('./dataset/ddd.txt')print(a)m.scatter(a[:,0], a[:,1], marker='v...
fig = px.scatter_3d(df, x='sepal_length', y='sepal_width', z='petal_width', color='species') fig.show() 交互功能包括: 鼠标悬停查看数据点详情 三维图形旋转缩放 动态筛选数据 三、实战案例解析 3.1 销售数据分析 假设我们有某电商的销售数据集,通过组合多种可视化手段进行分析: # 月度销售趋势 ...
ax.set_zlabel('Z')ax.set_title('3D Scatter Plot')# 显示图形plt.show()```2. PlotlyPlotly是一个功能强大的数据可视化库,支持多种图形类型,包括散点图、柱状图、线图等,并支持交互功能。使用Plotly进行三维可视化可以使用其3D绘图功能,即scatter3d和其他3D图形。下面是一个简单的例子,展示如何使用Plotly进行...
ax.scatter(x, y, z, label=iris_type) # 绘制图例 ax.legend(loc='upper left') # 添加坐标轴(顺序是Z, Y, X) ax.set_zlabel(dims['z']) ax.set_ylabel(dims['y']) ax.set_xlabel(dims['x']) plt.show() 2.相关图 所谓相关图是基于变量间的相关系数大小,通过可视化方式反应不同变量组合...
ax=plt.subplots(figsize=(8,6))# 绘制散点图scatter=ax.scatter(x_values,y_values,s=sizes*10,c=colors,cmap='coolwarm',alpha=0.7)# 添加图例legend1=ax.legend(*scatter.legend_elements(),title="Proportion (%)")ax.add_artist(legend1)# 设置y轴标签ax.set_yticks(np.arange(num_categories))...
ax.scatter(x[30:40], y[30:40], z[30:40], c='g') ax.set_zlabel('Z') ax.set_ylabel('Y') ax.set_xlabel('X') plt.show() 显示效果为: 6.2 3D平面图 我们要用到mpl_toolkits.mplot3d这个3D模块包,安装这个包后,绘制一个超酷的3D图只需两行代码: from matplotlib import pyplot as plt...