首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Python数据可视化:5段代码搞定散点图绘制与使用,值得收藏

导读:什么是散点图?可以用来呈现哪些数据关系?在数据分析过程中可以解决哪些问题?怎样用Python绘制散点图?本文逐一为你解答。...▲图1 散点数据的相关性 在Python体系中,可使用Scipy、Statsmodels或Sklearn等对离散点进行回归分析,归纳现有数据并进行预测分析。...▲图3 代码示例①运行结果 代码示例①中第7行使用scatter方法进行散点图绘制;第11行采用circle方法进行散点图绘制(推荐)。关于这两个方法的参数说明如下。...▲图4 代码示例②运行结果 代码示例②中第11行和第15行使用scatter方法进行散点图绘制。...本文通过5个代码示例展示了散点图的绘制技巧,绘制难度也逐渐增大,与此同时,展现的效果也越来越好。读者在学习过程中可以多思考,在这个示例中哪些数据需要交互式展示,采用哪种展示方式更好。

6.2K61
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Python绘制可以表示密度的散点图

    本文介绍基于Python语言的matplotlib模块,对Excel表格文件中的指定数据,加以密度散点图绘制的方法。   首先,明确一下本文的需求。   ...其中,对于名称为26的这1列(左侧紫色框内数据),我们希望提取其数值等于1的所有行,并对这些行中的NIR_predict列与NIR_true列(右侧紫色框内数据)的数值加以密度散点图的绘制。   ...使用plt.scatter()绘制散点图,其中x和y是散点的横纵坐标,c是颜色值,s是散点的大小,cmap是颜色映射,并使用plt.colorbar()添加颜色条。   ...紧接着,使用plt.rc()设置字体为Times New Roman;随后,生成一条直线的横坐标范围,使用np.linspace()生成一系列横坐标值,并存储在x_line中;这些点将组成后续所得散点图中的...最后,使用plt.show()显示图形。   执行上述代码,即可在结果文件夹中看到所得图片;如下图所示。   可以看到,我们已经绘制得到了指定数据之间的密度散点图。

    15210

    python - 绘制与数据相关的标记和颜色的3D散点图

    大家可以先参考官方演示文档: 效果图: ''' ============== 3D scatterplot ============== Demonstration of a basic scatterplot...return (vmax - vmin)*np.random.rand(n) + vmin fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d...plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 然后绘图: ax = plt.figure().add_subplot(111, projection = '3d...') #基于ax变量绘制三维图 #xs表示x方向的变量 #ys表示y方向的变量 #zs表示z方向的变量,这三个方向上的变量都可以用list的形式表示 #m表示点的形式,o是圆形的点,^是三角形(marker...') 是下面代码的略写 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d') 如果我有一个df包含5列f1,f2,f3,f4,y

    1K10

    ​使用python绘制wrf中的土地利用类型

    利用python中的cartopy、wrf-python等库,绘制wrf中的土地利用类型。...主要使用了pcolormesh函数进行绘制,绘制效果如下: type3 原始版本 主要参考了Python气象数据处理与绘图:绘制WRF模式模拟所用的土地利用数据来进行绘制。...具体使用的版本如下: cartopy 0.18.0 matplotlib 3.5.1 wrf-python 1.3.3 其他库如下,一般版本也没啥大的限制,就没有一一列举了。...显示效果如下: type3 小结 因为之前陆续有朋友问过我有关土地利用类型绘制的问题,所以就把自己绘制和改进的思路进行分享了。...如果大家有其他思路和改进方法的,欢迎积极投稿和分享~~ Reference [1] [Python气象数据处理与绘图:绘制WRF模式模拟所用的土地利用数据] (https://mp.weixin.qq.com

    1.2K10

    Python2.7使用plotly绘制本地散点图和折线图实例

    本人在学习使用Python和plotly处理数据时,经过两个小时艰难试错,终于完成了散点图和折线图的实例。...在使用过程中遇到一个大坑,因为官方给出的案例是用在线存储的,所以需要安装jupyter(也就是ipython)才能使用notebook来处理生成的文件,一开始我没太懂iplot和plot之间的差异,导致浪费了很多时间...重要提示:最新的jupyter不支持Python3.2及以下版本。 ? 最后我只能继续采用本地文件的形式来解决这个问题了。下面放出我的测试代码,被注释掉的是官方给出的代码以及离线存储的代码。...应该是最新版的Python的方案。 1#!.../usr/bin/python 2# coding=utf-8 3 4import plotly.plotly 5import random 6from plotly.graph_objs import

    79120

    解决matplotlibcbookdeprecation.py:107: MatplotlibDeprecationWarning: Passing one

    使用布尔值替代字符串在警告信息中,它明确指出我们应该使用布尔值(True/False),而不是字符串 'on' 或 'true'。因此,我们只需将这些字符串替换为对应的布尔值即可。...Matplotlib使得用户可以创建各种类型的图表,包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等等。它常用于数据分析、科学研究、报告生成等领域。2....丰富的图表类型:Matplotlib提供了多种常见的图表类型,如线图、散点图、直方图、饼图、等高线图、3D图等,满足了不同数据类型和展示需求。3....例如,可以使用​​plt.plot()​​方法在图表中绘制线图,使用​​plt.scatter()​​方法绘制散点图等。...3D绘图:Matplotlib提供了绘制3D图表的功能,例如曲面图、散点图和等高线图等。可以使用​​mpl_toolkits.mplot3d​​模块中的类和方法来创建和定制3D图表。

    25310

    Python可视化——3D绘图解决方案pyecharts、matplotlib、openpyxl

    这篇博客将介绍python中可视化比较棒的3D绘图包,pyecharts、matplotlib、openpyxl。基本的条形图、散点图、饼图、地图都有比较成熟的支持。...3D条形图、散点图、曲面图示例如下: 3D表面、地图示例如下: 点、线、流GL图如下: 2. matplotlib 支持以下图表: 在 3D 绘图上绘制 2D 数据 3D条形图演 在不同平面上创建二维条形图...绘制 3D 轮廓(水平)曲线 使用 extend3d 选项绘制 3D 轮廓(水平)曲线 将轮廓轮廓投影到图形上 将填充轮廓投影到图形上 3D 曲面图中的自定义山体阴影 3D 误差条 3D 误差线 创建...2D 数据的 3D 直方图 参数曲线 洛伦兹吸引子 2D 和 3D 轴在同一个 图 同一图中的 2D 和 3D 轴 在 3D 绘图中绘制平面对象 生成多边形以填充 3D 折线图 3D 箭袋图 旋转 3D...三角形 3D 表面图 3D 体素/体积图 numpy 标志的 3D 体素图 带有 rgb 颜色的 3D 体素/体积图 具有圆柱坐标的 3D 体素/体积图 3D 线框图 旋转 3D 线框图 一个方向的 3D

    3.2K00

    使用Python绘制与定制3D曲面图全面指南

    在数据可视化的世界中,3D曲面图是一种强大的工具,能够将复杂的数据模式以清晰直观的方式展现出来。Python提供了多种库和工具,使得创建和定制3D曲面图变得简单而令人兴奋。...本文将介绍如何使用Python中的Matplotlib和mpl_toolkits.mplot3d库绘制令人印象深刻的3D曲面图。准备工作首先,确保你的Python环境中安装了Matplotlib库。...(x, y)z = f(x, y)绘制3D曲面图现在,我们已经准备好绘制我们的3D曲面图了。...Surface Plot with Colorbar and Grid')ax.grid(True) # 添加网格线plt.show()总结本文介绍了如何使用Python中的Matplotlib库创建令人印象深刻的...通过学习这些技巧,我们能够更好地展示和理解数据,从而为数据可视化工作提供了丰富的可能性。通过创建3D曲面图,我们可以将复杂的数据模式以直观、清晰的方式呈现出来,帮助我们发现数据中的规律和趋势。

    51710

    如何使用Python和Plotly绘制3D图形的方法

    本文将介绍如何使用Python和Plotly来绘制各种类型的3D图形,并给出代码实例。准备工作首先,确保你已经安装了Plotly库。...import plotly.graph_objects as goimport numpy as np绘制散点图首先,我们将绘制一个简单的散点图。...通过以上示例,我们展示了如何使用Python和Plotly来绘制各种类型的三维图形。你可以根据自己的需求进一步定制这些图形,并探索Plotly库中更多丰富的功能。Happy plotting!...绘制3D条形图除了散点图、曲面图和线框图之外,我们还可以绘制3D条形图,展示数据之间的差异和关系。...你可以通过查阅官方文档或参考在线教程来深入了解这些功能,并将其应用到你的项目中。总结通过本文,我们学习了如何使用Python和Plotly库绘制各种类型的三维图形,包括散点图、曲面图、线框图和条形图。

    39910

    Python中关于字符串的使用演示

    参考链接: Python字符串| strip 注意,python中对于函数的调用基本都是通过.的形式调用的,字符串中除了len()函数,基本都是通过.调用的。 ...1.字符串变量子串的截取    Python不支持单字符类型,类似于java中的char,单字符在 Python 中也是作为一个字符串使用。Python访问子字符串,是使用方括号来截取字符串。...print(len(str)) #使用len(str)函数,单参数函数,结果:12. 3.查找字符串find,index使用   检测 str1.find(str2)是检查str2是否在str1中,如果是返回开始的索引值...(str1+str2) #python中直接用+连接字符串 print(str1*2) #用*乘号可以重复输出字符串  6.其他关于字符串的函数   方法  描述  string.capitalize(...)  把字符串的第一个字符大写  string.center(width)  返回一个原字符串居中,并使用空格填充至长度 width 的新字符串  string.count(str,beg=0, end

    1.1K00

    笔记:使用python绘制常用的图表

    参考链接: Python | 使用openpyxl模块在Excel工作表中绘制图表 1 本文介绍如果使用python汇总常用的图表,与Excel的点选操作相比,用python绘制图表显得比较比较繁琐,尤其提现在对原始数据的处理上...但两者在绘制图表过程中的思路大致相同,Excel中能完成的工作python大多也能做到。为了更清晰的说明使用python绘制图表的过程,我们在汇总图表的代码中进行注解,说明每一行代码的具体作用。...,可以使用下面的字体名称替换family=后面的内容以改变图表中所显示的字体。...图表中的颜色,可以直接使用颜色名称,也可以使用简称来设置图表中使用的颜色,本文中没有使用默认的颜色,而是使用了自定义颜色。...自定义颜色的色号,本文中使用的是Hex色号,下面给出了Hex和RGB的对应关系,以及相应的颜色。可以使用下面的Hex色号替换本文中图表的颜色。

    1.2K30

    【Python环境】matplotlib - 2D 与 3D 图的绘制

    尽管会写更多的代码,好处在于我们对于图表的绘制有了完全的控制权,可以很容易地多加一个坐标轴到图中: fig = plt.figure() axes1 = fig.add_axes([0.1, 0.1,...我们只需要将 LaTeX 表达式封装在$ 符号内,就可以在图的任何文本中显示了,比如 "$y=x^3$" 。...不过这里我们会遇到一些小问题,在 LaTeX 中我们常常会用到反斜杠,比如\alpha 来产生符号 $\alpha$ 。但反斜杠在 python 字符串中是有特殊含义的。...为了不出错,我们需要使用原始文本,只需要在字符串的前面加个r就行了,像是 r"\alpha" 或者 r'\alpha': fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, x**2...颜色映射图与轮廓图 颜色映射图与轮廓图适合绘制两个变量的函数。

    5.7K70

    使用 Pandas 在 Python 中绘制数据

    在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中,我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...Pandas 是 Python 中的标准工具,用于对进行数据可扩展的转换,它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。 除此之外,它还包含一个非常好的绘图 API。...这非常方便,你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中,那么为什么不使用相同的库进行绘制呢? 在本系列中,我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图,以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果: image.png 自行绘制的数据 在继续之前,请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码,包括: 运行最新版本的 Python...(用于 Linux、Mac 和 Windows 的说明) 确认你运行的是与这些库兼容的 Python 版本 数据可在线获得,并可使用 Pandas 导入: import pandas as pd df

    7K20
    领券