longitude], zoom_start=12) # Display the map of San Francisco san_map早期使用Python绘制地图主要...
sns.heatmap(data=df[["age","sex","pclass","fare"]].corr(),linecolor="white", annot=True,linewidths=0.1)#annot系数值是否显示#data最后是矩阵数据集,图形的行为矩阵的列,列为矩阵的行索引,如果是dataframe,则行为行索引 factorplot与FacetGrid这是两个分面函数,分面的意思就是在一张画布中画多个图形。
import pandas as pd import folium # 创建地图对象 m = folium.Map(location=[40, -95], zoom_start=4) # 读取数据 state_geo = f"us-states.json" state_unemployment = f"US_Unemployment_Oct2012.csv" state_data = pd.read_csv(state_unemployment) folium.Choropleth( geo_data=state_geo, name=...
在下面代码中添加了比例尺和像素尺寸,该比例尺采用的是线段式表示方式,即在地图上绘制一条线段并注明该地图上该线段所代表的实际距离。 ax = nybb.plot() # 在地图中添加比例尺和像素尺寸
world_grouped.plot() plt.title('World Map Grouped by Continent') plt.xlabel('Longitude') plt.ylabel('Latitude') plt.show() 9. 更复杂的地理数据操作 除了上述基本操作外,Geopandas还支持更复杂的地理数据操作,如空间缓冲区、空间叠加、地理拓扑关系分析等。
使用Matplotlib的plot()进行绘制,结果如下。11.二维密度图 二维密度图或二维直方图,可视化两个定量变量的组合分布。 它们总是在X轴上表示一个变量,另一个在Y轴上,就像散点图。 然后计算二维空间特定区域内的次数,并用颜色渐变表示。 形状变化:六边形a hexbin chart,正方形a 2d histogram,核密度2d density plots...
'MAPK11','MAPK12','MAPK13','MAPK14','PLCG1','PPP3CA','PPP3CB','PPP3CC','PPP3R1','PPP3R2','NFATC1','NFATC2','NFATC3','SOS1','SOS2','RASGRP1','HRAS','KRAS','NRAS','RAF1','MAP2K1','MAP2K2','MAPK1','MAPK3','FOS','JUN','PRKCQ','CARD11','BCL10','MALT...
sns.heatmap(correlation_matrix,annot=True,cmap='coolwarm')plt.title('Correlation Heatmap')plt.show() 应用场景:如果发现血压与心率高度相关,可以辅助医生进一步评估心血管风险。 三、进阶:将机器学习融入病例可视化 结合机器学习算法,我们可以通过分类模型预测患者的健康状态。以下是一个简单的逻辑回归案例,用于预测...
map方法将函数作用于调用者Series对象中的每个元素。map方法只能被Series对象调用,只能传入一个参数。 AI检测代码解析 name_salary_df['salary_real'] = name_salary_df['salary'].map(calc_salary) 1. 2.3.2 apply Series apply支持传入多个参数。 工资超过基数base的部分需要扣除50%的费用,计算每个人的薪资。
sns.kdeplot(df['sepal_width']) plt.show 使用Seaborn的kdeplot进行绘制,结果如下。 03. 直方图 直方图,可视化一组或多组数据的分布情况。 importseabornassns importmatplotlib.pyplotasplt # 加载数据 df = sns.load_dataset('iris', data_home='seaborn-data', cache=True) ...