散点图可以显示观察数据的分布，描述数据的相关性，matlibplot也可以绘制散点图，不过我一般优先使用seaborn库的sctterplot()绘制，下面就介绍一下如何用seaborn.scatterplot()绘制散点图。1. sctterplot()参数说明x,y:输入的绘图数据，必须是数值型数据hue:对输入数据进行分组的序列
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2023-10-17 19:46:25
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matplotlib模块的pyplot有画散点图的函数，但是该函数要求x轴是数字类型。pandas的plot函数里，散点图类型‘scatter‘也要求数字型的，用时间类型的会报错。在搜索阅读了几十篇网文后，摸索出画散点图的简单办法。可以使用pyplot的plot_date()画散点图。下面是完整的python代码：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
speed1219.csv
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2023-06-27 17:23:17
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在《Python可视化Seaborn库详解——绘图设置》一文中，我们介绍了Seaborn库的绘图参数设置，本文我们将介绍具体的绘图方法。其实虽然Seaborn库看着绘图函数多，但有几个函数的泛化性非常强，通过参数的设置是可以绘出多种图形的。为了便于掌握这些函数，本文会对这些方法进行归纳整理，力争做到提纲挈领的目的。01绘图方法分类结合图形的性质，将常规的可视化图形分为了三类。其中，线性关系所涉及到
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2023-10-11 19:06:31
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上期推文推出第一篇基础图表绘制-R-ggplot2 基础图表绘制-散点图 的绘制推文，得到了很多小伙伴的喜欢，也是我更加想使这个系列做的更加完善和系统，我之前也有说过，会推出Python和R的两个版本绘制教程，接下来我们就推出基础散点图的Python绘制版本。本期主要涉及的知识点如下：Python-seaborn 绘制多类别散点图seaborn 定制化美化设置Python-seaborn
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2023-10-05 16:01:23
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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
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2023-08-30 11:55:34
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上一篇给大家简单介绍了散点图和线图的绘制函数，今天我们讲一下用分类数据绘图的方法。下面以flights数据表为例进行绘制，flights表结构如下：一、分类散点图catplot()函数中数据的默认表示形式使用散点图。实际上，在seaborn中有两个不同的分类散点图。他们采用不同的方法来解决用散点图表示分类数据的问题，即属于一个类别的所有点都将沿着分类变量对应的轴落在同一位置。stripplot()
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2023-11-02 12:13:30
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使用Matplotlib将数据可视化Matplotlib 能创建非常多的可视化图表，它有一个丰富的 Python 工具生态环境如果不打算深入学习，使用下图可以简要了解Matplotlib 的一些重要术语：结合我们上一节的内容，演示一下在Python中如何使用Matplotlib将数据可视化。步骤1：我们要引入Matplotlib库，使用以下import语句
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2023-08-25 18:15:48
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一、基础散点图Matplotlib绘制散点图主要使用matplotlib.pyplot类中的scatter函数，其详细的用法参考官方文档，这里附上链接：Matplotlib官方文档。接下来将介绍如何利用scatter函数绘制散点图。首先来一个示例：# coding=utf-8
# 导入包和类
import matplotlib.pyplot as plt
# 初始化测试数据
a=range(1
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2023-06-30 17:20:40
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你以为的散点图长这样：其实散点图还可以长这样：看起来是不是即高大上又美观，下面就带着大家一起学习一下如何用pyecharts画出漂亮的散点图一、最基本的散点图from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Scatter
x=['一月','二月','三月','四月','五月','六月','七月','八月','九月
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2023-06-06 10:12:45
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ACE算法源自retinex算法，可以调整图像的对比度，实现人眼色彩恒常性和亮度恒常性，通过差分来计算目标点与周围像素点的相对明暗关系来校正最终像素值，有很好的增强效果。但是计算复杂度非常高，本文提出一种有效的快速实现方法。 为叙述方便，这里假设后面的图像都是归一化到[0,1]之间的浮点数图像。 ACE算法的计算公式为
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2024-05-17 09:08:00
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承接上一篇滤镜初识，本文将介绍第一种滤镜：颜色滤镜。颜色滤镜颜色滤镜即调色滤镜，也是最常见的滤镜，任何通过调节图像像素值的亮度、对比度、饱和度、色相等等方法，得到的不同于原图像颜色的效果，都统称为颜色滤镜。我们来做一个颜色增强滤镜，以此说明，方便大家更好的理解。如下图所示，我们对一副图在PS中进行饱和度调整(饱和度提高41)：那么，我们在这个过程中，算法实际上做了对一副图S进行饱和度+
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2023-11-03 09:26:50
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Color accuracy色彩还原测试专用照明灯箱，Color accuracy 色彩还原精确度，色彩还原（精确度）是一个重要的，但含糊不清的图像质量因素。许多观众更喜欢提高色彩饱和度——最准确的颜色不一定是最令人满意的。然而，衡量相机的色彩还原能力是十分重要的——包括颜色还原，饱和度和白平衡算法的有效性。色彩还原的衡量方法是Colorcheck，可以利用被广泛使用的24色块GretagMacb
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2024-06-23 17:20:47
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色彩空间DCI XYZ转RGB1. DCI-P3简介2. DCI-P3与P3-D65区别3. 颜色空间转换矩阵推导3.1 算法原理3.2 Matlab计算3.3 转换矩阵 1. DCI-P3简介 DCI-P3是美国电影行业推出的一种广色域标准，是目前数字电影回放设备的色彩标准之一。它的色域较大，与sRGB相比，绿色和红色的范围更广。DCI-P3能更好的满足人类视觉体验，适用于数字电影，电视剧后期
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2023-12-28 04:52:43
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测试目的：camera对色彩的还原能力测试主要设备：24色色卡，灯箱测试环境：1.D65/CW/A光源，照度为600±100lux,整个chart表面的亮度值相差小于10% 2.D65光源，照度为20lux,整个chart的表面的
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2024-07-25 10:48:53
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最近小编看《机器学习系统设计》…前两章。学到了一些用Matplotlib进行数据可视化的方法。在这里整理一下。由于本文的代码大部分是参考书中的例子，所以不提供完整代码，只提供示例片段，也就是只能看出某一部分用法。最开始，当然还是要导入我们需要的包：1. 画散点图画散点图用plt.scatter(x,y)。画连续曲线在下一个例子中可以看到，用到了plt.plot(x,y)。plt.xticks(lo
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2023-09-01 08:03:24
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seaborn库是对matplotlib库更高级别的封装，相当于提供了各种统计图的模板，我们只需要将自己的数据传入相应的方法即可，所以说，如果你学懂了前面matplotlib中的基础绘图方法的话，学习本主题内容将非常轻松（注：由于系统编辑器限制，所有代码行有加粗的无序列表表示。）首先，我们还是来看一下seaborn库主要学习的内容及篇幅安排。seaborn整体布局及风格设置seaborn调色板及颜
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2023-09-27 15:29:06
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我们用的最多的是relplot()。这是一个图形级别的函数，它用散点图和线图两种常用的手段来表现统计关系。 relplot()使用两个坐标轴级别的函数来结合了FacetGrid：
scatterplot()：(使用kind="scatter"，这是默认参数)
lineplot()：(使用``kind=“line`”)import numpy as np
import pandas as pd
im
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2024-01-03 16:28:01
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python绘图，箱型图，3D图，叠加柱状图，散点图，折线图
上部分介绍了pie以及kdeplot、distplot、jointplot、pairplot的用法分别绘制出数据的饼图、核密度分布图、柱状图、散点图、以及用jointplot绘制组合图。下面开始总结（散点图（二维，三维），折线图，（并列，叠加）柱状图，三维曲面图，箱线图的画法）：（一）散点图：
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2023-07-27 21:36:09
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我正在尝试为散点图中的群集着色，并且使用两种不同的方法进行管理。在第一个中，我迭代绘制每个群集，在第二个中，我一次绘制所有数据，并根据它们的标签[0、1、2、3、4]为其着色。我对进入example1和example3的结果感到满意，但我不明白为什么在根据标签为群集着色时，为什么颜色变化如此之大，而不是反复绘制每个群集。另外，为什么第二个群集(尽管始终带有标签" 1")在example1和exam
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2024-08-25 17:21:41
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import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,5))首先导入模块，用subplots()方法创建绘图窗口(fig)和坐标系对象(ax) 传入参数figsize=(10,5)指定窗口宽为10，高为5，单位英寸ax.scatter([1,2,3,4,5], [1,2,3,4,5], s=3
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2023-06-05 16:37:03
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