# 如何使用 Python 实现散点图倒数 在数据可视化中,散点图是一种常用的图表,能够有效地显示两个变量间的关系。如果我们想要在散点图中展示数据的倒数关系,该如何实现呢?接下来,我们将详细介绍整个流程,并逐步指导你完成这一任务。 ## 流程概述 在进行散点图展示前,我们需要经过几个步骤。下面是在实现“Python 散点图 倒数”过程中的步骤概述: | 步骤 | 操作
原创 2024-10-08 04:48:58
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最近看《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。声明: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,感兴趣的需要在自己的数据上学习测试。最开始,当然还是要导入我们需要的包:1. 画散点图散点图用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
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()
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
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
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
       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
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
#自带函数,不需要定义,直接就可以日常使用 sum([1,2,3]) #int类型 求和 min("123") #最小 字符串 max([1,2,3]) #最大 round(1,9842,2) #保留n位小数 后边写几保留几位小数 sorted(s)#排序,它返回一个list 默认升序 sorted(s,reverse=True) #排序,指定reverse参数为True降序 re
转载 2024-06-08 16:15:56
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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
转载 2023-06-06 10:12:45
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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
 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
这两天和几个朋友组了个互相督促学习群,想着督促一下自己学习,也督促自己的原创输出,其实很多时候都是懒,真不是没有东西可以写了,这不,我在我的免费知识星球简说编程里开了个新的标签日常编程问题,后面我会把自己学习工作中遇到的一些问题和解决方法记录到里面,有些可以扩展的点,我会写到微信公众号里。 我定的目标是: 我简单写了个规则,大家说可以,然后,我们就开始吧,我习惯把该做的事情提前一天做(如果
python中,print是重要的输出语句,让我们更方便的知道程序的运行状况,我们想观察某个程序的运行情况,可以用进度条比较合适。\r 表示将光标的位置回退到本行的开头位置\b 表示将光标的位置回退一位1.横条加载:num = 20 for i in range(num): print("#")打印结果:# # # # 。。。。(此处省略剩下16个 #)结果发现这样很
转载 2023-07-30 23:10:34
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Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字,让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句,也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。缩进Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译,以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且Python语言利用缩进表示语句块的开始和退出(
最近一直心心念念的想着过年回家于是乎就敲了一个新年倒计时的代码出来大家用的时候可以更改上面的日期,以后年年都可以用话不多说,上代码代码:import datetime import sys import time import math spring = datetime.datetime(2022, 1, 31, 0, 0, 0) # 新的一年的日期 while True: toda
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
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
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
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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