seaborn主要利用scatterplot和regplot绘制散点图,可以通过seaborn.scatterplot和seaborn.regplot了解更多用法 修改参数 importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpsns.set(font='SimHei',font_scale=0.8,style="darkgrid")# 解决Seaborn中文显示问题# 导入数据df=sns.load_dataset("iris")# 构造子图fi...
plt.title('cjavapy Line Plot') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') # 使用 plt.draw() 显示画布 plt.draw() # 显示图表 plt.show() 2、散点图(Scatter Plot) 绘制散点图(Scatter Plot)是一种常用的方法来探索和展示数据集中各个数据点的分布。散点图通常用于比较两个变量之间的关系。使...
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) # 待拟合...
plt.title('cjavapy Line Plot') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') # 使用 plt.draw() 显示画布 plt.draw() # 显示图表 plt.show() 2、散点图(Scatter Plot) 绘制散点图(Scatter Plot)是一种常用的方法来探索和展示数据集中各个数据点的分布。散点图通常用于比较两个变量之间的关系。使...
scatterplot 多维度分析散点图 lineplot 多维度分析线形图 relplot 是 relational plots 的缩写,用于呈现数据之后的关系。relplot 主要有散点图和线形图2种样式,适用于不同类型的数据。 (1)散点图 指定$x$ 和 $y$ 的特征,默认可以绘制出散点图。 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sns.relplo...
, route_coords[:, 1], color='red', label='Route Line')# 设置图表标题和图例plt.title('Scatter Plot with Route Line')plt.legend()# 显示图表plt.show()结果 plt.scatter散点图详细参数介绍：# 绘制散点图 plt.scatter(x, y, c='b', marker='o', , cmap='RdBu', alpha=0.5,label='数据...
Line (line plot) - 线 Markers (scatter plot) - 标记 Major tick - 主刻度 Minor tick - 次刻度 Axes - 轴 Spines - 脊 这些基础概念十分有用,希望大家能记住其作用及对应的英文。如果遇到更复杂的需求,可以直接在官网文档中进行查询。 环境
连接散点图(Connected Scatterplot)简介 连接散点图(点线图)是折线图的一种,与散点图类似。但添加了按数据点出现顺序的连线,以此来表示两个变量的顺序关系。因此连接散点图既能分析相关性,也可分析趋势性。 快速绘制 基于seaborn 代码语言:javascript
x=np.array([1,2,3,4,5])y=np.array([2,3,5,7,11])plt.scatter(x,y)# 计算最佳拟合线的参数m,b=np.polyfit(x,y,1)# 添加最佳拟合线plt.plot(x,m*x+b,color='red')plt.title("Scatter Plot with Best Fit Line - how2matplotlib.com")plt.xlabel("X Axis")plt.ylabel("Y Axis")plt...
# Scatter Plot x = data_calc_hourly.temp y = data_obs_hourly.temp lineStart = data_calc_hourly.temp.min() lineEnd = data_calc_hourly.temp.max() plt.figure() plt.scatter(x, y, color = 'k', alpha=0.5) plt.plot([lineStart, lineEnd], [lineStart, lineEnd], 'k-', color = ...