plot(angles, stats, 'o-', linewidth=2) ax.fill(angles, stats, alpha=0.25) ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels) ax.set_title("Radar Chart") ax.grid(True) 这些是雷达图的类型: 简单的雷达图 这是雷达图的基本类型。它由从中心点绘制的几个半径组成。 带标记的雷达图 在这些中,...
normal = stats.norm.pdf(x1, titanic.Age.mean(), titanic.Age.std())# 绘制正态分布曲线line1, = plt.plot(x1,normal,'r-', linewidth =2)# 生成核密度曲线的数据kde = stats.gaussian_kde(titanic.Age) x2 = np.linspace(titanic.Age.min(), titanic.Age.max(),1000)# 绘制line2, = plt.pl...
35rt_plot = figure(tools=[HoverTool(**hover_opts), TapTool()], **figure_opts) 36# 同时绘制多条折(曲)线 37rt_plot.multi_line(xs='RT', ys='RT_intensity', legend="Intensity_tip", **line_opts) 38# x,y轴...
示例1:单线 示例代码 importosimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.statsasscspath="C:\\Download\\1-s2.0-S0140988323000853-mmc1"df_stocks=pd.read_excel(path+'\\input_data.xlsx')print(df_stocks[['Date','MSCI']].head())fig=plt.figure(figsize=(10,6))plt.plo...
plt.figure(dpi=120)# 一段时间内发生的次数data = np.arange(50)# PMF 绘制泊松分布的概率密度函数plt.plot(data, stats.poisson.pmf(data, mu=5), label='pmf(mu=5)') plt.bar(data, stats.poisson.pmf(data, mu=5), alpha=.5)# CDF 累积概率密度plt.plot(data, stats.poisson.cdf(data, mu...
load_dataset('iris') # 利用kdeplot函数绘制密度图 sns.kdeplot(df['sepal_width']) plt.show() 2 2. 基于matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import gaussian_kde # 导入数据 df = sns.load_dataset('iris') # 根据数据集构建密度函数 density = ...
import scipy.stats as stats style.use('bmh') def draw_norm(mean, std): x = np.linspace(mean-4*std, mean+4*std, 100) y = norm.pdf(x, loc=mean, scale = std) # plt.plot(x, y, linewidth = 1) plt.plot(x, y ) plt.text(x = mean, y = 0, s="$ \mu = {} $".forma...
seaborn codeimportseabornassnssns.line plot(data=df, x='year', y='lifeExp', hue='country') 复合折线图 它是简单折线图的扩展。它用于处理来自较大数据集的不同数据组。它的每个折线图都向下阴影到 x 轴。它让每一组彼此堆叠。 复合折线图也可以称作堆叠面积图,堆叠面积图和基本面积图一样,唯一的区别...
from scipy.stats import linregress x2 = np.linspace(-10,10) #制作最佳拟合线数据 y2=x2 #制作上拟合线数据 up_y2 = 1.15*x2 + 0.05 #制作下拟合线数据 down_y2 = 0.85*x2 - 0.05 #进行拟合 line_01 = linregress(x2,y2) line_top = linregress(x2,up_y2) ...
stats.probplot(log_resid, dist="norm", plot=plt) plt.title("Normal Q-Q plot") plt.show() 最终证明,Matplotlib 及其相关工具的效率很高,但就演示而言它们并不是最好的工具。 ggplot(2) 你可能会问,「Aaron,ggplot 是 R 中最常用的可视化包,但...