importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成一些示例数据np.random.seed(0)# 设定随机种子x=np.linspace(0,10,10)# 生成x值y=np.sin(x)# 生成y值errors=np.random.normal(0.1,0.02,size=y.shape)# 生成误差值# 绘制带误差条的散点图plt.errorbar(x,y,yerr=errors,fmt='o',capsize=5,label='...
一、柱状图 bar、条形图 barh、直方图 hist 二、散点/气泡图 scatter、棉棒图 stem 三、箱线图 boxplot 、极线图 polar 四、误差棒图 errorbar 五、子图划分 五、子图对象 Axes(ax)的行为 本文主要使用的绘图库为 matplotlib、numpy。 官文传送门 一、柱状图 bar、条形图 barh、直方图 hist 1、柱状图: 由...
pd.plot.scatter( ) 绘制散点图 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df1 = pd.DataFrame({'语文':[56,34,67,89]}) df2 = pd.DataFrame({'数学':[98,97,89,35]}) pd.concat([df1,df2],axis=1) pd.merge(df1,df2) df.plot() df.plot.hist() df.plot...
一、熟悉 Python Python 是一种开源编程语言,由荷兰程序员吉多·范·罗苏姆创建。Python 以英国喜剧团体 Monty Python 命名,是一种高级、解释型、开源语言,是当今世界上最受欢迎、发展最快的编程语言之一。它也是数据科学和机器学习的首选语言。 在这一章中,我们首先介绍 Jupyter notebook——一个用 Python 运行...
两个数据,一个是从[Planck Legacy Archive(PLA)]()下载了CMB角(plt.errorbar画出),另外一个是[CAMB](cmbant/CAMB)理论计算出角功率谱(plt.scatter画出)。 可自动设置主刻度和副刻度,横坐标主刻度控制在5个,每个主刻度有5个副刻度;纵坐标每500个值一个主刻度,每个主刻度有5个副刻度。
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。
Scatter plots 只画点,不连线,用来描述两个变量之间的关系,比如在进行数据拟合之前,看看变量间是线性还是非线性 In [3]: x = np.random.randn(1000) In [4]: y = np.random.randn(1000) In [5]: plt.scatter(x, y); 通过s来指定size,c来指定color, ...
scatter(df.iloc[:,0], df.iloc[:,1], c=cluster.labels_, cmap='tab10') # Encircle def encircle(x,y, ax=None, **kw): if not ax: ax=plt.gca() p = np.c_[x,y] hull = ConvexHull(p) poly = plt.Polygon(p[hull.vertices,:], **kw) ax.add_patch(poly) # Draw polygon ...
为了创建一个新的plot图,我们将其称为“pl .subplot()”。我们将x轴和y轴数据传递给函数,然后将它们传递给“ax.scatter()”来绘制散点图。我们还可以设置点大小、点颜色和透明度。你甚至可以把y轴设成对数刻度。然后,为该图设置标题和轴标签。这是一个很容易使用的函数,它从头到尾创建了一个散点图!
1 散点图(Scatter plot) 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。 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 中,您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 复制 # Import datasetmidwest = pd.read_cs...