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...
scatterplot(),散点图。 数据探索: 画图: ## Scatterplot with multiple semantics import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set_theme(style="whitegrid") ## Load the dataset diamonds = sns.load_dataset("diamonds") ## Draw a scatter plot while assigning point colors and sizes ...
plot:线型图 scatter:散点图 使用前: import matplotlib.pyplot as plt 1. 使用: plt.plot(x, y) plt.scatter(x, y) 1. 2. 除了带了个前缀,和matlab里绘图也没啥差别。 举例 a=1 b=0 x = torch.linspace(-1, 1, 100) y = a*x.pow(2)+b+0.1*torch.rand(x.size()) plt.scatter(x, y...
散点矩阵图(也称SPLOM,或Scatterplot Matrix)用于粗略展现N列数据中,不同列之间的关系,可以粗略估计哪些变量是正相关的,哪些是负相关的,进而为下一步数据分析提供决策。许多统计语言里面都有非常方便的函数生成散点矩阵图,比如说R。那么Python语言有没有呢?答案还是seaborn图形库。 其实seaborn库生成的散点矩阵图不是...
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 ...
plt.scatter(x, y) plt.show() Result: Run example » Scatter Plot Explained We can see that the dots are concentrated around the value 5 on the x-axis, and 10 on the y-axis. We can also see that the spread is wider on the y-axis than on the x-axis. ...
matplotlib篇 plot & scatter #filename.py 获取当前文件名方法importsys#当前文件名print(sys.argv[0])#去除后缀后的文件名print(sys.argv[0].split('.')[0]) #mpl_squares.py 简单的平方折线图importmatplotlib.pyplot as pltimportsys input_values= [xforxinrange(1, 6)] ...
fig = px.scatter_geo(df[df['年份']==2025], lat='lat', lon='lon', size='铁路客运量(万人次)', color='铁路客运量变化率', hover_name='城市', scope='asia', center={'lat': 38, 'lon': 115}, title='2025年北方城市铁路客运量及变化率(气泡大小表示规模,颜色表示变化率)') ...
wordcloud:文本数据词云图生成技巧 一、词云图基础介绍 1.1 什么是词云图 词云图(Word Cloud)是一种视觉上的文本数据展示方式,它将文本中出现频率较高的词以不同大小、颜色和位置展示在一个区域内,使人能够快速感知文本中的关键词和主题。在词云中,单词的重要性(通常是
df[’时间’]=pd.to_datetime(df[’时间’]).apply(lambdax: x.strftime(’%Y-%m’))气泡尺寸计算规则：以最小金额为基准单位，等比放大显示 base_size =df[’金额’].min()//100 sizes =(df[’金额’]/ base_size) 50 plt.figure(figsize=(12,6))scatter = plt.scatter(x=range(len(df[’时间...