前言声明：这个系列的博文都是我自己学习所得的东西，秉承着每天进步一点点的理念进行学习，我参考的课程是《菊安酱与菜菜的Python机器学习可视化50图》，使用的Python版本为3.6.4。 SCI论文的发表对于像我这样的一般人而言总是有难度的，而对于SCI文章中比较重要的东西用图表示更能让人理解，所以我决定开始学习用Python制作一些比较高大上的统计图，以提高论文的质量。每天学习一点就会更新在博
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2023-08-30 10:07:42
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你们的每个赞都能让我开心好几天✿✿ヽ(°▽°)ノ✿目录一、现象陈述二、、adjustText的了解1.官方文档2.参考资料，写的相当好！以下第一个实例就是根据他写的，但我做了进一步的简化与重点提炼3.用法4.举例5.代码三、改善自我的程序1.题目2.代码3.效果一、现象陈述当我们在做可视化时，例如画x-y散点图时，往往需要给散点图上的点标上标签，但是当散点图过多、过于稠密时，matplotlib.
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2023-11-17 19:52:54
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python中画散点图
原创
2021-08-31 13:35:27
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python中画散点图
示例代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
data = np.random.randint(0, 255, size=[40, 40, 40])
x, y, z = data[0],
原创
2021-08-30 14:45:47
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与线型图类似的是，散点图也是一个个点集构成的。但不同之处在于，散点图的各点之间不会按照前后关系以线条连接起来。用plt.plot画散点图奇怪，代码和前面的例子差不多，为什么这里显示的却是散点图而不是sin曲线呢？原因有二：一是点集比较少，稀疏，才30个；二是没有指定线型。用plt.scatter画散点图scatter专门用于绘制散点图，使用方式和plot方法类似，区别在于前者具有更高的灵活性，可以
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
n = 1024
x = np.random.normal(0,1,n)#生成1024个点，点的范围为0~1
y = np.
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2023-05-18 09:22:07
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散点图是一种常用的数据可视化工具，用于展示两个变量之间的关系。Matplotlib 是一个强大的 Python 可视化库，提供了丰富的工具来创建各种图形，其中包括散点图。在这份详细介绍中，我们将深入了解如何使用 Matplotlib 绘制散点图，包括数据准备、图形配置和可视化优化等方面。1. 数据准备首先，我们需要准备要绘制的数据。散点图通常用于展示两个变量之间的关系，因此我们至少需要两组数据。考
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2024-08-25 17:31:27
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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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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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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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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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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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# 如何在Python中实现散点图常用的marker
## 引言
散点图是数据可视化中常用的一种图表类型，它展示了两个变量之间的关系。在Python中，我们可以使用Matplotlib库来创建散点图。散点图的marker（标记）可以使我们更好地理解数据，因此本文将教会你如何在Python中实现散点图常用的marker。
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现散点图常用的marker的整体流程
原创
2024-01-09 10:30:38
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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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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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