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Python 数据可视化之密度散点图 Density Scatter Plot

渲染显示：最后将带有颜色编码的二维平面呈现出来，形成最终的密度散点图。可选项：在绘制的密度散点图的右方或下方展示颜色条 colorbar。 为什么要用密度散点图？...探索数据分布：通过颜色编码表示不同密度级别，密度散点图能够揭示出数据中可能隐含的各种模式、聚类或趋势。这对于探索性数据分析尤其有用，因为它可以帮助研究人员发现未被预见到的关系或行为模式。...Python 代码如下： # 固定 numpy 的随机种子 np.random.seed(2024) # 构造二维数据 x 和 y x = np.random.normal(loc=0.0, scale...轴和 Y 轴的标签、字体、刻度和刻度标签在内的坐标轴边界框中的间距 plt.xlabel("X Label", fontproperties=font_latex1, labelpad=8) plt.ylabel...可视化结果如下所示： ️ 参考链接： 使用 Python 绘制散点密度图（用颜色标识密度） 复现顶刊 RSE 散点密度验证图（附代码）

2.1K00

圈图 | 不同品种的基因型数据绘制PCA图和聚类分析图

绘制后的图如下： 2-D PCA图： ? 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。 3-D PCA图： ?...图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...,"%)") zlab = paste0("PC3(",round(por[3]*100,2),"%)") # 绘制2-D PCA图 ggplot(pca_re2, aes(x=X1, y=X2,color...y = ylab,color="")+ guides(fill=F)+ theme_bw() # 主题 # 绘制3-D PCA图 library(scatterplot3d) pca_re2

2.1K20
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    Matplotlib可视化没那么难：7种常用图表最全绘制攻略来了！

    Matplotlib提供了一个面向对象的API，有助于使用Python GUI工具包（如PyQt、WxPythonotTkinter）在应用程序中嵌入绘图。...x：数据源 height：bar的高度 width：bar的宽度,默认0.8 bottom：y轴的基准,默认0 align：x轴的位置,默认中间,edge表示将bar的左边与x对齐 color：bar颜色...x/y：数据源 color：字体颜色：color=‘r’；b、g、r、c、m、y、k、w 或者blue、green、red、cyan、magenta、yellow、black、whtite 或十六进制字符串...默认值：False，即不画阴影 labeldistance：label标记的绘制位置,相对于半径的比例，默认值为1.1, 如绘制在饼图内侧 autopct：控制饼图内百分比设置,可以使用format...,默认中间 orientation：水平或垂直,默认垂直 rwidth：bar的宽度 color：表示bar的颜色 label：bar的标签；也可以在图例中写plt.legend() edgecolor

    6.6K31

    Matplotlib 绘2D图

    示例中包含了一个[1,2,3,4,2,1,5,6,1]列表，该列表的值默认为y值，而 x 值会从 0 到 n-1，这也就是为什么你会发现3反而对应的是4。...之间等间距生成 1000 个值，也就是 x 坐标 x = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 1000) # 计算 y 坐标 y = np.sin(x) # 向方法中 `*...到 1 中随机生成 1000 个值 x = np.random.normal(0,1,1000) y = np.random.normal(0,1,1000) # 向方法中 `*args` 输入 X，...如：X轴上的0.1，代表了X轴总长自左向右的10%位置。 整个画图区域就是一个axes，通过Axes参数选项可以对画图区域的坐标点与大小进行设置，如未设置会自动帮接近覆盖整个figure的值。...axes参数设置如下： axes([x,y,xs,ys])#其中x代表在X轴的位置，y代表在Y轴的位置，xs代表在X轴上向右延展的范围大小，yx代表在Y轴中向上延展的范围大小。

    2.4K50

    表型数据和基因型数据--聚类分析

    绘制后的图如下： 2-D PCA图： 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...3-D PCA图 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...2，计算G矩阵 3，计算PCA的特征向量和特征值 4，根据特征值计算解释百分比 5，根据特征向量和品种标签，进行PCA的绘制 绘制代码如下： 首先，使用plink命令，将基因型数据转化为012的raw...,"%)") zlab = paste0("PC3(",round(por[3]*100,2),"%)") # 绘制2-D PCA图 ggplot(pca_re2, aes(x=X1, y=X2,color...y = ylab,color="")+ guides(fill=F)+ theme_bw() # 主题 # 绘制3-D PCA图 library(scatterplot3d) pca_re2

    2.4K20

    基因型数据绘制PCA图和聚类分析图

    绘制后的图如下： 2-D PCA图： 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...3-D PCA图： 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...2，计算G矩阵 3，计算PCA的特征向量和特征值 4，根据特征值计算解释百分比 5，根据特征向量和品种标签，进行PCA的绘制 绘制代码如下： 首先，使用plink命令，将基因型数据转化为012...,"%)") zlab = paste0("PC3(",round(por[3]*100,2),"%)") # 绘制2-D PCA图 ggplot(pca_re2, aes(x=X1, y=X2,color...y = ylab,color="")+ guides(fill=F)+ theme_bw() # 主题 # 绘制3-D PCA图 library(scatterplot3d) pca_re2

    3K41

    【数据可视化包Matplotlib】Matplotlib基本绘图方法

    color：线条颜色，可以是颜色名称（如’red’、‘blue’）或十六进制RGB值（如’#FF5733’）。 marker：标记类型，例如’.'表示小圆点，'o’表示大圆点，'s’表示正方形。...align：控制柱状图的对齐方式，可选值包括’center’（居中，默认值）、‘edge’（以x为边缘对齐）。 color：柱状图的颜色，可以是单个颜色或颜色序列。...yerr：用于绘制误差条的垂直误差。 ecolor：误差条的颜色。 capsize：误差条顶端和底端的线条长度。 error_kw：控制误差条的属性，如线型、线宽等。 log：在y轴上使用对数刻度。...=11,color='r') # va='bottom'表示文本的底部在（x,y）处，还可以取top和center值 for x, y in zip(position, data2): #...zorder：指定散点图绘制的层次顺序，值越大表示绘制在更上层。

    11410

    PCA分析 | 不同品种的基因型数据绘制2D和3D的PCA图

    绘制后的图如下： 2-D PCA图： image.png 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...3-D PCA图： image.png 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...2，计算G矩阵 3，计算PCA的特征向量和特征值 4，根据特征值计算解释百分比 5，根据特征向量和品种标签，进行PCA的绘制 绘制代码如下： 首先，使用plink命令，将基因型数据转化为012...,"%)") zlab = paste0("PC3(",round(por[3]*100,2),"%)") # 绘制2-D PCA图 ggplot(pca_re2, aes(x=X1, y=X2,color...y = ylab,color="")+ guides(fill=F)+ theme_bw() # 主题 # 绘制3-D PCA图 library(scatterplot3d) pca_re2

    2.5K50

    基因型数据PCA可视化+分组可视化+2D+3D+解释百分比

    绘制后的图如下： 2-D PCA图： 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...3-D PCA图： 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...2，计算G矩阵 3，计算PCA的特征向量和特征值 4，根据特征值计算解释百分比 5，根据特征向量和品种标签，进行PCA的绘制 绘制代码如下： 首先，使用plink命令，将基因型数据转化为012...,"%)") zlab = paste0("PC3(",round(por[3]*100,2),"%)") # 绘制2-D PCA图 ggplot(pca_re2, aes(x=X1, y=X2,color...y = ylab,color="")+ guides(fill=F)+ theme_bw() # 主题 # 绘制3-D PCA图 library(scatterplot3d) pca_re2

    95550

    Pandas知识点-绘制统计图

    绘制散点图时，通过x参数和y参数指定散点图的x轴数据和y轴数据。x和y都是DataFrame中的列标签，绘图时会根据列标签读取对应列的数据。 s: 使用s参数设置散点图中点的大小。...在Pandas中，绘制图形除了在plot()中指定kind参数外，还可以通过plot链式调用对应的方法，如plot.scatter()表示绘制散点图，后面绘制柱状图、直方图、饼图等也可以用链式调用的方式...c: c参数用于设置散点图的颜色，可以指定一个颜色，也可以设置成一个数组或浮点数，如例子中使用numpy生成一个随机的数组，颜色随机从cmap中获取。...此时x轴的刻度值会被自动隐藏，将colorbar参数设置成False，可以隐藏颜色渐变图，重新显示x轴刻度值。...当然，在设置x轴刻度值，y轴刻度值，数值标签等时要注意方向的转换。 六、绘制直方图 使用plot链式调用hist()方法，或在plot()中设置kind为hist，都可以绘制直方图。

    3.6K20

    Matplotlib 笔记

    'data', val)) # 设置坐标轴的颜色 # color: 颜色值字符串 axis.set_color(color) #无颜色：none 案例：设置坐标轴格式 # 设置坐标轴 import...（编号越大，图层越靠上） ) 示例：在二次函数图像中添加特殊点 # 绘制特殊点 plt.scatter(x_tck, # x坐标数组 x_tck ** 2, # y坐标数组...x, # 值列表 bins, # 直方柱数量 color, # 颜色 edgecolor # 边缘颜色 ) 案例：绘制统计直方图显示图片像素亮度分布...API介绍： # 产生size个随机数，每个随机数t为在总样本中随机抽取nsample个样本后好样本的个数，总样本由ngood个好样本和nbad个坏样本组成 np.random.hypergeometric...绘制饼状图的基本API： plt.pie( values, # 值列表 spaces, # 扇形之间的间距列表 labels, # 标签列表 colors

    4.6K30

    PCA分析给出每个主成分的解释百分比

    绘制后的图如下： 2-D PCA图： 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...3-D PCA图： 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...2，计算G矩阵 3，计算PCA的特征向量和特征值 4，根据特征值计算解释百分比 5，根据特征向量和品种标签，进行PCA的绘制 绘制代码如下： 首先，使用plink命令，将基因型数据转化为012...,"%)") zlab = paste0("PC3(",round(por[3]*100,2),"%)") # 绘制2-D PCA图 ggplot(pca_re2, aes(x=X1, y=X2,color...y = ylab,color="")+ guides(fill=F)+ theme_bw() # 主题 # 绘制3-D PCA图 library(scatterplot3d) pca_re2

    26910

    育种中PCA分析可视化

    绘制后的图如下： 2-D PCA图： 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...3-D PCA图： 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...2，计算G矩阵 3，计算PCA的特征向量和特征值 4，根据特征值计算解释百分比 5，根据特征向量和品种标签，进行PCA的绘制 绘制代码如下： 首先，使用plink命令，将基因型数据转化为012的raw...,"%)") zlab = paste0("PC3(",round(por[3]*100,2),"%)") # 绘制2-D PCA图 ggplot(pca_re2, aes(x=X1, y=X2,color...y = ylab,color="")+ guides(fill=F)+ theme_bw() # 主题 # 绘制3-D PCA图 library(scatterplot3d) pca_re2

    54810

    对比excel，用python绘制华夫饼图

    我们的第87篇原创 作者：才哥 ---- ☆ 大家好，我是才哥。 最近在工作中用到了华夫饼图，不过我这边主要是excel去制作，这里我们试着看看excel和python绘制华夫饼图的一些小技巧吧！...Python绘制华夫饼图 这里介绍的是一个第三方库pywaffle，看这库的名称就知道这货是专门用来绘制华夫饼图的。...数值缩放 当格子总数和values中数字总和不等时，设置参数rounding_rule的值可以指定缩放规则。 当rounding_rule是ceil或 时nearest，缩放值的总和可能大于格子总数。...格子其他属性 格子其他属性包含绘制的格子形状、间距、起始位置以及绘图方向等。 格子颜色 参数block_aspect_ratio通过改变格子的宽度与高度的比率来控制格子的形状。...间距 参数interval_ratio_x和interval_ratio_y控制格子之间的水平和垂直距离。

    1.3K40

    matlab使用缩放颜色显示图像-imagesc

    imagesc函数基本用法： imagesc(C) 将数组 C 中的数据显示为一个图像，该图像使用颜色图中的全部颜色。C 的每个元素指定图像的一个像素的颜色。...生成的图像是一个 m×n 像素网格，其中 m 和 n 分别是 C 中的行数和列数。这些元素的行索引和列索引确定了对应像素的中心。 imagesc(x,y,C) 指定图像位置。...要指定第一个边角并让 imagesc 确定另一个，请将 x 和 y 设为标量值。图像将根据需要进行拉伸和定向。 imagesc是将三维数据绘制到2-D曲面上。...第三个图显示了将颜色轴限制设置为3000到10000的结果。图中央的低值被设置为色彩图的最低值，而图的边缘比原始图显示了更多的细节。...色度图已经被设置为与从3000到10000的值相对应，所以在更小的值范围内会有更多的颜色，产生更多的细节。 imagesc是一个有用的函数，可以用来显示2-D数据。

    2.3K30

    plotly-express-22-plotly使用技巧大全

    多子图绘制-1 fig = go.Figure() # add traces fig.add_trace(go.Scatter(x=random_x,y=random_y0,...多子图绘制-2 子图的绘制知识点很多，主要包含： 每个子图的名称 指定几行几列 子图属性设置 第一个子图的起始位置 每个子图的标题 子图之间的间隔设置 如何共享x轴 每个子图中的文本信息设置及位置显示...柱状图-改变柱子颜色 结合颜色随机生成方法 # 生成颜色的函数 def random_color_generator(number_of_colors): color = ["#"+''.join...="right"), # 第二条y轴的名字，堆叠位置（与y相同），位置在右边 legend=dict(x=0.8,y=0.9,font=dict(size=12...颜色随机生成（优秀） 这个方法很巧妙，能够用在任何绘制的图形中，只要有多个颜色出现：只需要在color参数中调用函数即可实现 # 颜色的随机生成：#123456 # 加上6位数字构成 def random_color_generator

    2.9K10

    《利用Python进行数据分析·第2版》第9章 绘图和可视化9.1 matplotlib API入门9.2 使用pandas和seaborn绘图9.3 其它的Python可视化工具9.4 总结

    例如，要根据x和y绘制绿色虚线，你可以执行如下代码： ax.plot(x, y, 'g--') 这种在一个字符串中指定颜色和线型的方式非常方便。...通过下面这种更为明确的方式也能得到同样的效果： ax.plot(x, y, linestyle='--', color='g') 常用的颜色可以使用颜色缩写，你也可以指定颜色码（例如，'#CECECE'...text可以将文本绘制在图表的指定坐标(x,y)，还可以加上一些自定义格式： ax.text(x, y, 'Hello world!'...图9-11 2008-2009年金融危机期间的重要日期 这张图中有几个重要的点要强调：ax.annotate方法可以在指定的x和y坐标轴绘制标签。...因为一天的每个值有多次观察，柱状图的值是tip_pct的平均值。绘制在柱状图上的黑线代表95%置信区间（可以通过可选参数配置）。

    7.4K90
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