# Python离散点图切割：基础与应用
## 引言
在数据科学与可视化领域，离散点图是一种常用的数据展示方式。它通过在二维平面上表现数据点的分布情况，帮助我们更直观地理解数据的特征。然而，在一些情况下，我们可能需要对离散点图进行切割，以便更好地分析特定区域或数据片段。本文将探讨如何在Python中实现离散点图的切割，并提供代码示例和可视化流程图。
## 1. 离散点图的基础
离散点图（S
用matplotlib来作画matplotlib.pyplot绘制折线图import matplotlib.pyplot as plt
values = [1,2,3,4,5]
squares = [1,4,9,16,25]
#设定图象的自变量、因变量、线条粗细
plt.plot(values,squares,linewidth=2)
#给图标标题并设置字号
plt.title("A ta
转载
2023-10-18 21:33:30
111阅读
采用C#在WPF控件Canvas中绘制离散点图xaml代码：插入控件Cancas <Grid>
<Canvas x:Name="DotPlotCanvas" Background="LightGray" Margin="10" Width="700" Height="350" >
</Canvas>
原创
2024-06-18 10:38:18
417阅读
在数据可视化和科学计算中，离散点图是一种常见的图形类型，用于展示一维数据集合中的数据分布和趋势。本文将详细介绍如何使用Python绘制一维离散点图，提供全面的指南和实例演示，帮助读者掌握这一有用的数据可视化技术。1. 离散点图的基础知识和应用场景离散点图适用于展示一维数据集合中各个数据点的分布情况。它通常用于分析数据的分布密度、异常值和趋势变化。在实际应用中，离散点图可以帮助我们快速了解数据的整体
原创
2024-07-08 15:42:34
44阅读
数据可视化箱线图可视化箱线图（Box plot）也称箱须图（Box-whisker Plot）、箱线图、盒图，可以用来反映一组或多组连续型定量数据分布的中心位置和散布范围。连续型数据：在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的。可视化这类数据的图表主要有箱形图和直方图。离散型数据：数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量。大多数图表可视化的都是这类数据，比如柱状图、折线图等。
转载
2023-08-28 20:21:56
717阅读
# 如何实现“R语言 ggplot多次绘制离散点图”
## 一、整体流程
下面是实现“R语言 ggplot多次绘制离散点图”的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装并加载所需包 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 使用ggplot进行绘图 |
| 4 | 重复上述步骤绘制多次图形 |
## 二、具体操作
### 1. 安装并加载所需包
原创
2024-04-05 06:08:44
93阅读
1.绘制折线图1 import matplotlib.pyplot as plt
2
3
4 input_values = [1, 2, 3, 4, 5]
5 squares = [1, 4, 9, 16, 25]
6 plt.plot(input_values, squares, linewidth=5)#线宽
7
8 plt.title("Squares Numbers",
转载
2023-07-01 15:17:39
287阅读
目录绘制带有中文标签和图例的正弦和余弦曲线 绘制散点图 修改散点符号与大小 修改颜色 绘制饼状图在图例中显示公式多个图像单独显示绘制有描边和填充效果的柱状图 使用雷达图展示学生成绩绘制三维曲面设置图例样式绘制带有中文标签和图例的正弦和余弦曲线import numpy as np
import pylab as pl
import mat
转载
2023-11-14 19:56:35
179阅读
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
转载
2023-08-30 11:55:34
190阅读
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
转载
2023-10-05 16:01:23
174阅读
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()
转载
2023-11-02 12:13:30
146阅读
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
转载
2023-10-11 19:06:31
126阅读
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
转载
2023-06-27 17:23:17
154阅读
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
转载
2023-10-17 19:46:25
282阅读
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
转载
2023-06-30 17:20:40
1091阅读
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
转载
2023-06-06 10:12:45
495阅读
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
转载
2023-08-25 18:15:48
131阅读
原博文要绘制单个点，可使用函数scatter()，并向其传递一对x和y坐标，它将在指定位置绘制一个点： """使用scatter()绘制散点图""" import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(2, 4) plt.show() 下面来设置输出的样式：添加标...五、Matplotlib：绘图和可视化简介简单绘制线形图plot函数支持图类型保存图表1、简介
转载
2023-09-21 22:18:51
88阅读
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
转载
2024-08-25 17:21:41
88阅读
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
转载
2023-06-05 16:37:03
557阅读
