g.map_upper( sns.scatterplot, size=penguins["体重"], #散点按照“体重”变化 ) #更多参数参考上文章节“7.1 散点图(13种)” g.map_diag( sns.histplot, multiple="stack", #堆叠 ) #更多参数参考上文章节“8.1.12 分组直方图-堆积叠加” g.map_lower( sns.kdeplot, fill=True, #填充 alpha=0.6...
1. 变量间的关系，如果散点图中散点层直线或曲线分布，则说明这散点中的两个变量具有某种相关性，否...
defplot_Matrix(cm,classes,title=None,cmap=plt.cm.Blues):plt.rc('font',family='Times New Roman',size='8')# 设置字体样式、大小# 按行进行归一化cm=cm.astype('float')/cm.sum(axis=1)[:,np.newaxis]print("Normalized confusion matrix")str_cm=cm.astype(np.str).tolist()forrowinstr_cm:pr...
ScatterPlotMatrixScatterPlot+__init__(data)+plot() 上面的类图表示散点矩阵类(ScatterPlotMatrix)是散点图类(ScatterPlot)的子类。
plt.imshow(matrix,cmap='hot',interpolation='nearest')plt.colorbar() 1. 2. 在上面的代码中,我们使用cmap参数指定了矩阵图的颜色映射,hot表示使用热力图的颜色映射。interpolation参数指定了矩阵图的插值方法。 最后,我们可以使用Matplotlib库中的plot函数绘制折线图: ...
matrix_A=[]#将系数矩阵A的所有元素存到a[n-1][n-1]中 matrix_b=[] X=a Y=b N=len(X) M=3#对于题目中要求的不同M[0,1,3,9]值,需要在这里更改,然后重新编译运行 #计算线性方程组矩阵A的第[i][j]个元素A[i][j] def matrix_element_A(x,i,j,n): ...
correlation_matrix = sm.graphics.plot_corr(data.corr(),xnames=data.columns.tolist()) plotly 默认情况下plotly这个结果是如何从左下到右上运行对角线1.0的。这种行为与大多数其他工具相反,所以如果你使用plotly需要特别注意。 import plotly.offline as pyo...
boxplot()函数:boxplot()函数用于绘制箱线图,显示数据的分位数和离群值。 df.boxplot(column='column_name') scatter_matrix()函数:scatter_matrix()函数用于绘制多个变量之间的散点图矩阵,有助于了解变量之间的关系。 from pandas.plotting import scatter_matrixscatter_matrix(df, alpha=0.5, figsize=(8, 8...
plt.plot(df['日期'], df['数值']) plt.xlabel('日期') plt.ylabel('数值') plt.title('折线图') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 2、散点图 散点图用于表示数据点的分布和关系,适合展示时间序列数据中的离散观测。
from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def plot_confusion_matrix(cm, labels, title='Confusion Matrix'): plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap='Blues') plt.title(title) plt.colorbar() xlocations = np.array(range(len(labels)))...