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...
def density_scatter( x , y, ax = None, is_cbar=False, **kwargs ) : if ax is None : fig , ax = plt.subplots() xy = np.vstack([x,y]) z = gaussian_kde(xy)(xy) idx = z.argsort() x, y, z = x[idx], y[idx], z[idx] ax.scatter(x, y,c=z,cmap='Spectral_r')...
def using_mpl_scatter_density(fig, x, y): ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='scatter_density') density = ax.scatter_density(x, y, cmap=white_viridis) fig.colorbar(density, label='Number of points per pixel') fig = plt.figure() using_mpl_scatter_density(fig, x, y) plt...
scatter = ax.scatter(x=x,y=y,s=50,marker="s",c="w",ec="k",label="Original Data") 1. 1.4 添加散点大小映射变量,完整代码。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt scatter_data = pd.read_excel(r"散点图样例数据.xlsx") scatter_data.head() x = sc...
importnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成随机数据np.random.seed(0)x=np.random.randn(1000)y=np.random.randn(1000)# 创建散点密度图plt.figure(figsize=(10,6))sns.kdeplot(x=x,y=y,cmap='Blues',fill=True)# 图形细节plt.title('Scatter Density Plot')plt.xlabel('X-axi...
pip install mpl-scatter-densityimportmpl_scatter_densityN=100000x=np.random.normal(size=N)y=x*3+np.random.normal(size=N)# 绘制二维散点密度图fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(1,1,1,projection='scatter_density')density=ax.scatter_density(x,y,cmap='Spectral_r')ax.set_xlim(-3,3)ax....
好不容易实现了choropleth_mapbox地图,也顺道把散点地图、热力地图、线形地图处理掉吧,做到有始有终,再迈向新的领域;从微信公众号里拿到了按分省统计的用户数据,又拿到了各地市数据,通过这两种数据分别实现choropleth_mapbox、scatter_mapbox、density_mapbox,至于line_mapbox构造数据过于麻烦,直接拷贝了官网上的案例...
1. 使用matplotlib.pyplot.scatter() 和 scipy.stats.gaussian_kde() 画密度散点图 1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 from scipy.stats import
density= density/density.max() x= y =np.arange(N) t=np.meshgrid(x,y) fig=plt.figure() ax=Axes3D(fig) ax.scatter(t[0], t[1], density, c='r', s=15*density, marker='o', depthshade=True) ax.plot_surface(t[0], t[1], density, cmap='rainbow', rstride=1, cstride=1, ...
DBSCAN聚类方法进行处理,DBSCAN的全称是Density-BasedSpatial Clustering of Applications with Noise,中文含义是“基于密度的带有噪声的空间聚类”。 跟K均值相比,它具有以下优点: · 原始数据分布规律没有明显要求,能适应任意数据集分布形状的空间聚类,因此数据集适用性更广,尤其...