sns.set_style("white") %matplotlib inline # Version print(mpl.__version__)#> 3.0.0 print(sns.__version__)#> 0.9.0 1. 散点图 Scatteplot是用于研究两个变量之间关系的经典和基本图。如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可...
我们首先将 Matplotlib 的 pyplot 导入为 plt,并调用函数 plt.subplots() 来创建新的图。我们将 x 轴和 y 轴的数据传递给该函数,然后将其传递给 ax.scatter() 来画出散点图。我们还可以设置点半径、点颜色和 alpha 透明度,甚至将 y 轴设置为对数尺寸,最后为图指定标题和坐标轴标签。 import matplotlib.pyplo...
plt.title("Scatterplot with line of best fit grouped by number of cylinders", fontsize=20) plt.show() 3.1每个回归线都在自己的列中 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matp...
作者相关精选 看了这个总结,其实 Matplotlib 可视化,也没那么难! 目录 介绍 准备工作 一、关联 (Correlation) 1 散点图(Scatter plot) 2 带边界的气泡图(Bubble plot with Encircling) 3 带线性回归最佳拟合线的散点图 (Scatter plot with linear regression line of best fit) 4 抖动图 (Jittering with stri...
接下来是代码部分。我们首先将 Matplotlib 的 pyplot 导入为 plt,并调用函数 plt.subplots() 来创建新的图。我们将 x 轴和 y 轴的数据传递给该函数,然后将其传递给 ax.scatter() 来画出散点图。我们还可以设置点半径、点颜色和 alpha 透明度,甚至将 y 轴设置为对数尺寸,最后为图指定标题和坐标轴标签。
%matplotlib inline # Version print(mpl.__version__)#> 3.0.0 print(sns.__version__)#> 0.9.0 1. 散点图 Scatteplot是用于研究两个变量之间关系的经典和基本图。如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可视化每个组。在Matplotlib,你可以方便地使用。
3. 带线性回归最佳拟合线的散点图 (Scatter plot with linear regression line of best fit) 4. 抖动图 (Jittering with stripplot) 5. 计数图 (Counts Plot) 6. 边缘直方图 (Marginal Histogram) 7. 边缘箱形图 (Marginal Boxplot) 8. 相关图 (Correllogram) 9. 矩阵图 (Pairwise Plot) 10. 发散型...
%matplotlib inline # Version print(mpl.__version__)#> 3.0.0 print(sns.__version__)#> 0.9.0 3.0.2 0.9.0 一、关联 (Correlation) 关联图表用于可视化 2 个或更多变量之间的关系。 也就是说,一个变量如何相对于另一个变化。 1 散点图(Scatter plot) ...
plt.title("Scatterplot with line of best fit grouped by number of cylinders", fontsize=20) plt.show() 针对每列绘制线性回归线: 或者,可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。 可以通过在 sns.lmplot() 中设置 col=groupingcolumn 参数来实现,如下: # Import Data df = pd.read_csv("https://raw...
plt.title("Scatterplot with line of best fit grouped by number ofcylinders") plt.show() draw_scatter("F:\数据杂坛\datasets\mpg_ggplot2.csv") 实现效果: 在散点图上添加趋势线(线性拟合线)反映两个变量是正相关、负相关或者无相关关系。红蓝两组数据分别绘制出最佳的线性拟合线。