SciPy依赖于Numpy,SciPy包含的功能:最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解器等,SciPy是高端科学计算工具包,用于数学、科学、工程学等领域。本文主要介绍Python 机器学习 散点图(Scatter Plot)。
原文地址:Python 机器学习 散点图(Scatter Plot)
SciPy依赖于Numpy,SciPy包含的功能:最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解器等,SciPy是高端科学计算工具包,用于数学、科学、工程学等领域。本文主要介绍Python 机器学习 散点图(Scatter Plot)。
原文地址:Python 机器学习 散点图(Scatter Plot)
散点图也称 X-Y 图,是一种显示不同变量之间关系的数据可视化,将所有的数据以点的形式在 x 轴和 y 轴来显示此数据,以显示变量之间的相互影响程度。
# 如何实现Python散点图plot## 准备工
绘制散点图
引入什么是散点图? 散点图是指在回归分析中,数据点在直角坐标系平面上的分布图,散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势,据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。 用两组数据构成多个坐标点,考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图将序列显示为一组
然后,右键单击多次循环,在弹出的对话框中,将
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