plt.scatter(x, y) 散点图,其中 x和 y长度相同 plt.step(x, y, where) 步阶图 plt.hist(x, bins, normed) 直方图 plt.contour(X, Y, Z, N) 等值图 plt.vlines() 垂直图 plt.stem(x, y, linefmt, marketfmt) 柴火图 plt.plot_date() 数据日期 #饼状图易于展现各类数据的占用百分比,比如高...
x=[1,2,3,4,5]y=[6,7,8,9,10]plt.figure()plt.scatter(x,y,s=100)plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 结论 在本篇文章中,我们学习了如何在Python中使用matplotlib库来设定plot中标记的大小。我们使用了plt.scatter()函数来绘制散点图,并通过调整plt.scatter()函数的s参数来设置标记的...
散点图矩阵(scatterplot matrix)展示原始数据中所有变量两两之间关系,可以规避单一统计指标的偏差,可以在平面上快速优雅的探索高维数据。注意区别于前文“分面多子图”,散点图矩阵可在每个子图中显示不同变量…
scatterplot(data=data, x="gdpPercap", y="lifeExp", size="pop", legend=False, sizes=(20, 2000)) b.set(xscale="log") plt.show() 它们根据数据集中变量的数量、可视化数据的类型以及其中的维数将它们分为不同的类型。 简单气泡图 它是气泡图的基本类型,相当于普通气泡图。 带标签的气泡图 此...
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...
matplotlib 绘制散点图的函数有 mptplotlib.pyplot.plot()、matplotlib.pyplot.scatter(),多数情况下使用 scatter() 函数。 scatter() 函数主要参数: plt.scatter(x,y,#array_like, 数据点在坐标系中的位置s=None,#标量或array_like, 标记点的大小, 可选参数c=None,#标记点的颜色,默认值为 'b'marker=None...
散点图 (Scatterplot)简介 1 在笛卡尔座标上放置一系列的数据点,检测两个变量之间的关系,这就是散点图。 散点图可以了解数据之间的各种相关性,如正比、反比、无相关、线性、指数级、 U形等,而且也可以通过数据点的密度(辅助拟合趋势线)来确定相关性的强度。另外,也可以探索出异常值(在远超出一般聚集区域的数据...
matplotlib.pyplot.scatter():绘制散点图 matplotlib.pyplot.subplot():用于在当前图形窗口中创建一个子图,并定位该子图在整个图形窗口中的位置 matplotlib.pyplot.subplots():一次性创建一个包含多个子图的图形窗口,并返回一个包含子图对象的元组 numpy.linspace():在指定的间隔内,返回固定步长的数据 ...
p = figure(plot_width=400, plot_height=400) # 画图 p.scatter(x, y, size=20, # screen units 显示器像素单位 # radius=1, # data-space units 坐标轴单位 marker="circle", color="navy", alpha=0.5) # p.circle(x, y,...
matlab% 三维轨迹动画figure;axis equal;grid on;view(3);for t = 1:100:length(time)plot3(x(1:t), y(1:t), z(1:t), 'b-', 'LineWidth',2);hold on;scatter3(x(t), y(t), z(t), 100, 'r', 'filled');hold off;axis([-1e6 1e6 -1e6 1e6 0 2e6]);drawnow;end 4.2 ...