然而在EDA中有很多的方法,但最有效的工具之一是对图(也称为散点图矩阵)。散点图矩阵让我们看到了两个变量之间的关系。散点图矩阵是识别后续分析趋势的好方法,幸运的是,它们很容易用Python实现! 在本文中,我们将通过使用seaborn可视化库在Python中进行对图的绘制和运行。我们将看到如何创建默认配对图以快速检查我们...
最后一步是显示绘制好的散点矩阵图。在Python中,我们可以使用matplotlib库来显示图像。下面是显示图像的代码: plt.show() 1. 完整代码示例 importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt# 加载数据data=pd.read_csv("data.csv")# 绘制散点矩阵图sns.pairplot(data)# 显示图像plt.show() 1. 2....
2.3 绘制随机散点图 import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 替换为您系统中支持的字体# 生成随机数据np.random.seed(0) # 设置随机种子以确保可重复性num_points = 100x = np.random.rand(num_points) # 随机生成x坐标y...
在Python中绘制散点图矩阵,我们通常会使用seaborn库,因为matplotlib本身并没有直接名为pairplot的函数来绘制散点图矩阵,但seaborn库基于matplotlib提供了这一功能。以下是详细的步骤和代码示例,用于绘制散点图矩阵: 1. 导入必要的Python库 首先,确保安装了seaborn和matplotlib库。如果未安装,可以使用pip进行安装: bash pip...
1、示例 1 代码 importnumpy as npimportpandas as pdimportmatplotlib.pyplot as plt#生成数据 v1 = np.random.normal(0, 1, 100) v2 = np.random.randint(0, 23, 100) v3 = v1 *v2#3*100 的数据框 df =pd.DataFrame([v1, v2, v3]).T#绘制散点图矩阵pd.plotting.scatter_matrix(df) ...
1. 变量间的关系，如果散点图中散点层直线或曲线分布，则说明这散点中的两个变量具有某种相关性，...
1)普通散点图 首先,我们使用 NumPy 库生成了两个长度为 50 的随机数组 x 和 y。然后,我们使用 matplotlib 的 scatter() 函数绘制散点图。最后,我们使用 show() 函数显示图像。 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 生成数据x = np.random.rand(50)y = np.random.rand(50)# 绘制散点图...
Matplotlib是Python中常用的数据可视化库之一,广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习等领域。在本文中,我们将探讨Matplotlib如何绘制炫酷的散点图,包括二维散点图、三维散点图以及散点图矩阵。我们将深入了解每种散点图的参数说明,并通过实战代码演示它们的应用。
Python用pandas绘制散点图矩阵 Python⽤pandas绘制散点图矩阵1、⽰例 1 代码 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # ⽣成数据 v1 = np.random.normal(0, 1, 100)v2 = np.random.randint(0, 23, 100)v3 = v1 * v2 # 3*100 的数据框 df = pd.DataFrame...
<1>绘制2010-2017各季度国民生产总值散点图 import numpy as np #导入numpy计算模块 import matplotlib.pyplot as plt #导入matplotlib.pyplot画图模块 plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei' #设置中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False ...