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...
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...
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)#设置刻度标记的大小plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)#函数show打开matplotlib查看器,并显示出绘制的图形#plt.show()plt.savefig('images/'+ sys.argv[0].split('.')[0] +'.png', bbox_inches='tight') #scatter_squares.py 使用scatter绘制散...
sns.violinplot(x='菜系',y='评分',data=df,palette=sns.color_palette('Greens'),inner='stick',ax=axes[1]) 回归图regplot ''' seaborn.regplot(x, y, data=None, x_estimator=None, x_bins=None, x_ci='ci', scatter=True, fit_reg=True, ci=95, n_boot=1000, units=None, order=1, lo...
sns.scatterplot(x=math_scores, y=reading_scores, color="blue", s=100) plt.title('数学成绩 vs 阅读成绩') plt.xlabel('数学成绩') plt.ylabel('阅读成绩') plt.show() 通过Seaborn,我们不仅仅是画出了散点图,还让图表看起来更加漂亮和专业。
plt.scatter(x, y) # 待拟合数据 plt.plot(x, y) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 丰富图像 线型图 plt.plot(x, y, "r--o") 线条颜色 “b”:指定绘制的线条颜色为蓝色。 “g”:指定绘制的线条颜色为绿色。 “r”:指定绘制的线条颜色为红色。
2. Scatterplot with multiple semantics 基于多重语义的散点图 关键函数: despine(),remove spines, 移除坐标轴; scatterplot(),散点图。 数据探索: 画图: ## Scatterplot with multiple semanticsimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltsns.set_theme(style="whitegrid")## Load the datasetdiamonds=sns...
plt.scatter(x, y) plt.show() Result: Run example » Scatter Plot ExplainedWe 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....
然后,使用 scatter 方法创建散点图,指定 x 和 y 的数据列。最后,使用 show 方法显示图表。 四、其他库 除了上述提到的库,还有许多其他的 Python 数据可视化库可供选择,包括: Bokeh:用于创建交互式和响应式的图表和应用程序。 ggplot:基于 R 语言中的 ggplot2 包,提供了类似的语法和图表风格。 Pygal:创建矢量...
import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mplimport numpy as np# 生成数据x = np.random.randn(100)y = np.random.randn(100)# 散点图plt.scatter(x, y, s = np.power(10*x+20*y, 2), c = np.random.rand(100), cmap = mpl.cm.RdYlBu, marker = 'o', alpha = 0.3))plt.sh...