sns.kdeplot(x=df['x'], y=df['y'], cmap="Blues", shade=True, bw_adjust=0.5) plt.title('2D Density Plot') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.savefig('2d_density_plot_seaborn.png') # 保存Matplotlib绘制的图形 plt.figure(figsize=(8, 6)) 计算二维直方图 hist, xedge...
还可以通过观察热图中的一些点来查看每个关系是如何与数据集中的其它关系进行比较的。 二维密度图(2D Density Plot) 二维密度图是一维版本的简单扩展,能够看到关于2个变量的概率分布。 让我们看看下面的二维密度图,右边的刻度用颜色表示每一点的概率。最高的概率,看下数据集,似乎大约是0.5的大小和1.4-ish的速度。正...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成随机数据 x = np.random.randn(1000) y = np.random.randn(1000) # 创建2D密度图/热图 plt.hist2d(x, y, bins=40, cmap='hot') # 添加颜色条 plt.colorbar() # 添加标题和轴标签 plt.title('2D Density Plot') plt.xlabel('X') pl...
plt.savefig('2d_density_plot.png', dpi=300, bbox_inches='tight') 详细解释 1. 导入必要的库 导入NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn库。NumPy用于生成随机数据,Pandas用于创建和操作数据框,Matplotlib用于绘图,Seaborn用于高级绘图。 2. 准备数据 使用NumPy生成两个一维正态分布的随机数据,并将其存储在Pandas数...
🎯 二维密度图(2D Density Plot)是一种强大的数据可视化工具,用于展示具有两个维度的数据集的密度分布。📈🔍 通过这种图表,我们可以深入理解数据的分布、聚集和趋势,是数据科学和数据分析领域中不可或缺的一部分。🌟💡 无论是探索性数据分析还是结果展示,二维密度图都能提供直观且富有洞察力的视觉信息。👀...
# Create and shor the 2D Density plot ax = sns.kdeplot(speed, size, cmap="Reds", shade=False, bw=.15, cbar=True) ax.set(xlabel='speed', ylabel='size') plt.show() 蜘蛛网图 蜘蛛网图(Spider Plot)是显示一对多关系的最佳方法之一。换而言之,你可以绘制并查看多个与某个变量或类别相关的变...
二维密度图(2D Density Chart)简介 1 二维密度图可以表示两个数值变量组合的分布,通过颜色渐变(或等高线高低)表示区域内观测值的数量。既可以识别数据集中趋势,也可以分析两个变量之间是否存在某种关系等, 快速绘制 基于seaborn importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt# 导入数据df=sns.load_dataset('iris')#...
二维密度图(2D Density Plot)是一维版本密度图的直观扩展,相对于一维版本,其优点是能够看到关于两个变量的概率分布。例如,在下面的二维密度图中,右边的刻度图用颜色表示每个点的概率。我们的数据出现概率最大的地方(也就是数据点最集中的地方),似乎在 size=0.5,speed=1.4 左右。正如你现在所知道的,二维密度图对于...
等高线密度图(Contour Density Plot)是一种可视化数据分布的有效方式,特别适用于显示二维数据的密度分布情况。Python提供了丰富的工具和库,使得创建等高线密度图变得相对容易。在本文中,我们将介绍如何使用Python和Matplotlib库创建等高线密度图,并提供一个示例来演示整个过程。
所谓的密度图 (Density Plot) 就是数据的分布稠密情况,它常用于显示数据在连续时间段内的分布状况。严格来说,它是由直方图演变而来,类似于把直方图进行了填充。 一般是使用平滑曲线来绘制数值水平来观察分布,峰值数值位置是该时间段内最高度集中的地方。