文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

你知道怎么用Pandas绘制带交互的可视化图表吗？

导入库后，在DataFrames和Series上就新添加了一个绘图方法plot_bokeh()。...折线图 交互元素含有以下几种： 可平移或缩放 单击图例可以显示或隐藏折线 悬停显示对应点数据信息 先看一个简单案例： import numpy as np np.random.seed(42) df...css） panning=False, # 禁止平移 zooming=False) # 禁止缩放 对于折线图来说，还有一些特殊的参数，它们是： plot_data_points：添加绘制线上的数据点...点图 点图比较简单，直接调用pointplot即可 import numpy as np x = np.arange(-3, 3, 0.1) y2 = x**2 y3 = x**3 df = pd.DataFrame...（上图中我们绘制的是2017年的数据），则无需对y赋值，结果会嵌套显示在一个图中： df_pie.plot_bokeh.pie( x="Partei", colormap=["blue"

3.8K30
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    Python Matplotlib库：统计图补充

    如果是 2D 数组，则会为 x 中的每一列绘制一个箱线图。如果是一系列一维数组，则会为 x 中的每个数组绘制一个箱线图。 notch 为True时，绘制凹口箱线图。...类型为浮点数或类数组，默认值为1。可选参数。...类型为浮点数或类数组，默认值1.5。可选参数。 colors 线条的颜色，如果positions参数为二维结构，该参数可为序列，长度应与positions一致。...gridsize 表示x方向或两个方向上的六边形数量。 xscale 在水平轴上使用线性或对数刻度。 xycale 在垂直轴上使用线性或对数刻度。 mincnt 表示六边形能够显示的最小值。...labeldistance 默认为1.1，扇形图标签绘制时的径向距离。如果设置为None，则不绘制标签，而是存储在图例中使用。

    1.9K20

    Basemap系列教程：绘图

    使用 barbs时最主要的问题是点的密度可能会很大，而这一方法又不能自动忽略这些点 1） 可仅使用矩阵数据的 1/4 进行绘图 2） 矩阵中的点要含有需要的数据点 3） 传递给 barbs 的参数可使用点阵进行选取...[注6] x 和 y 是包含点的坐标的numpy数组，常规的 list 不行，只能是 numpy 数组 gridsize 设置的是 x 方向 六边形（bin）的数目。...这些在 Basemap系列教程：使用shapefiles绘制地图 读取点数据 部分进行了说明 第一个例子展示的是 hexbin 最小值的使用。...plt.read 可以读取任何常规图像并存储到 numpy 数组中 使用 terrian colormap 绘制 elevation （海拔） 数据，并且设置 alpha （透明度），从而可以一次看到两个图层...使用 barbs时最主要的问题是点的密度可能会很大，而这一方法又不能自动忽略这些点 1） 可仅使用矩阵数据的 1/4 进行绘图 2） 矩阵中的点要含有需要的数据点 3） 传递给 barbs 的参数可使用点阵进行选取

    4.4K10

    Maximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系数详解与实现「建议收藏」

    ，要是不记得联合概率可以去这里看看：联合概率 mic 的想法是针对两个变量之间的关系离散在二维空间中，并且使用散点图来表示，将当前二维空间在 x,y 方向分别划分为一定的区间数，然后查看当前的散点在各个方格中落入的情况...那么，给定了某个网格化方案后，如何计算其对应的互信息值呢？这里以上图中红色的网格化方案为例进行说明。红色网格化方案将所有数据点分为四个区域：左上，右上，左下，右下。...每个区域对应的数据点数量为1，4，4，1。将数据点数归一化得到四个区域的数据点频率，分别为0.1，0.4，0.4，0.1。也就是说，此时，X有两种取值：左和右，Y有两种取值：上和下。...具体实现 在Python中的minepy类库中实现了MIC算法，具体使用如下。第一段代码展示的是直接使用MIC。而第二段函数则展示了，如何在sklearn的单变量选择方法中使用该函数。...之后就是将numpy数组修改为dataframe数组，并传入MIC矩阵的计算函数，最终进行seaborn进行矩阵可视化。 结果非常不错除了中间特征与自己本身的高度相关之外。

    2.9K21

    散点图

    matlab，不会导出为xls、csv等pandas库可以处理的文件，我对你很无语…… xlswrite('test.csv') csvwrite('test.csv') 操作步骤 转换为csv文件后，...）绘制散点图 需要根据点密度绘制不同颜色的散点分布图 效果应如下图所示： 具体实现 三个公式的计算 # 分别对 测量值 和 标准值 求和 ans_test = sum(df['test'...df.plot.scatter('formal', 'test', c='color', colormap='jet') 根据点密度绘制散点图 # 将x y转为一维 data_test = [] data_formal...关于hist2d的参数 plt.hist2d(x, y, bins=100, cmin=1, vmin=1, vmax=10, cmap='jet') x y 为x轴 y轴的数据 且均为一维矩阵 如：...[1, 2, 3, 4] bins 表示两个维度的箱数（若bins=40， nx=ny=bin | 若bins=[10,20], nx=10,ny=20） 个人认为 可以理解为 x y轴被切割成的份数

    1.2K20

    机器学习扩展包MLXtend绘制多种图形

    数组的散点直方图In 6:X,y = iris_data()X[:3] # numpy数组形式Out6:array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [4.9, 3. , 1.4...这个函数接收多个参数，具体含义如下：X：一个一维的numpy数组，表示样本的特征数据。y：一个一维的numpy数组，表示样本的目标值。...如果为'pearsonr'，则使用皮尔逊相关系数；如果为其他函数，则需要该函数能够接受两个输入并返回一个包含相关系数和另一个不需要的值的元组。...它可以帮助研究人员快速识别和比较不同条件下的生物学过程、分子功能或细胞组分的富集程度。...text_color_threshold：浮点数，默认为None。文本注释的黑/白阈值。默认（None）尝试使用np.max(normed_matrix) / 2自动推断一个好阈值。

    26510

    简单python脚本实例画图-Python使用统计函数绘制简单图形实例代码

    它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。...用matplotlib绘制一些大家比较熟悉又经常混淆的统计图形，掌握这些统计图形可以对数据可视化有一个深入理解。...pip 命令来安装： sudo python -mpip install matplotlib 安装完后，你可以使用 python -m pip list 命令来查看是否安装了 matplotlib...(100) b = np.random.randn(100) #colormap:RdYlBu plt.scatter(a,b,s=np.power(10*a+20*b,2),#s散点标记的大小 c=np.random.rand...(100),#c散点标记的颜色 cmap=mpl.cm.RdYlBu,#将浮点数映射成颜色的颜色映射表 marker='o') plt.show() 7.函数stem()--用于绘制棉棒图 绘制离散的有序数据

    1.2K30

    Matlab绘图方法整理(超完整版)

    1001的一维数组，y是和x等长的在sin(x)上的一维数组，后边的-r*分别为曲线线性、颜色、数据点标记，其中参数的一些具体属性如下表所示： 线形 颜色 数据点标记 '-' : 实线 'k' : 黑色...如绘制参数方程(x=tsint,y=tcost)曲线如下： fplot(@(t)t.*sin(t),@(t)t....score = [10,25,3,18,41] ex = [0,0,0,0,1] pie(score,ex) 散点类图形 scatter(x,y,选项,'filled') 其中，x、y用于定位数据点...对于其不止一组数据的方法2，其作用与plot类似，每一组x、y、z向量构成一组数据点的坐标，绘制一条曲线。 而plot3函数的后面线型、颜色和数据点标记的参数则与plot完全一致。...内建色图如下： 指定当前图形使用的色图 //以peaks为例，先渲染图形，后紧跟色图种类即可 surf(peaks) colormap hot 我们也可以不使用系统的色图矩阵，可以自定义任何色图矩阵

    2.4K30

    Python数据可视化：5段代码搞定散点图绘制与使用，值得收藏

    ▲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2 散点数据拟合（线性） 但是在分析过程中需要注意，变量之间的相关性并不等同于确定的因果关系，仍需要考虑其他影响因素。 02 实例 散点图代码示例如下所示。...▲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。...代码示例③再次对前面提到的鸢尾花的数据集进行分析，图5中x轴为花瓣长度，y轴为花瓣宽度，据此可以将该散点数据聚类为3类。同时，该段代码展示了常规图形的绘制流程，含x、y轴的标签。

    6.1K61

    看完这篇，还有你不会画的热力图吗?

    热力图(Heat Map)，最初的定义是指一个以颜色变化来显示数据的矩阵，逐步演化成为用颜色变化来表征某种数据经过降维处理后的变化情况。...基于以上概念，不难理解，绘制热力图所需要的数据往往是3维或者更高维度的，下面给出三维的两种常见的数据样本格式： 格式一、点型数据，即知道三维空间的若干个数据点(x,y,z)，其中z为待表征量： 格式二...为了绘制上面一张图，首先要获取腾讯地图使用者的位置(经度x, 纬度y)，统计规定时间内在某个位置区域使用腾讯地图的人数，将统计的人数除以位置区域的面积即可得到该区的人口密度z。...现在数据点(x,y,z)均已获取，不过数据离散性很大。如果只是单纯地绘制所得到的数据，那将是一个个不同颜色的离散点。...= randn(50,1); ymax = max(y); ymin = min(y); z = exp(sin(x.^2)) + exp(cos(y.^2)); N = 500; % 每个维度的数据点数

    5.5K10

    空间学术网格数据绘制，配色超赞！！

    要想完美复现这副作品则需要解决以下两个问题： 如何找到可替代的数据？ Python/R如何使用MATLAB的colormap?...在咨询完交流群中的相关专业大佬后，得出这种数据可能是NC网格数据，取不同维度数据进行绘制即可。...小编研究生期间处理过葵花卫星nc网格数据，前一段时间也有其他同学咨询Python处理nc数据的问题，这次就简单说一下哈，内容如下： Python-netCDF4库处理nc数据 在选择完使用葵花卫星nc数据进行绘制后...获取parula颜色系 这里我们首先使用Python-Matplotlib进行图表绘制，首先要解决的就是设计出MATLAB的默认colormap-parula。...注意：大家可能发现，这里使用ax.imshow() 方法进行绘制，因为我们所获取的数据为二维数组格式。

    1.4K30

    一篇文章学会Matplotlib

    语法 以下是 Matplotlib 的常见语法： 导入库：import matplotlib.pyplot as plt 绘图：plt.plot(x, y) x和y都是数字列表或数组，指定了数据点的水平和垂直坐标值...列表x和y包含水平和垂直坐标数据，而colors列表则定义了用于每个数据点的颜色。使用plt.scatter()函数确定样式参数（如点的大小和形状），以及通过alpha参数调整点的透明度。...二维NumPy数组data存储数据，而’plt.pcolor()'函数用于创建矩阵颜色图。通过添加xticks()和yticks()函数、并使用值范围（0.5- len + 0.5）调整刻度的位置。...绘制多个子图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成一些示例数据 x = np.linspace(0, 10, 100) #创建线性空间数组...y1 = np.sin(x) #根据 x 数组生成 y1 数据 y2 = np.cos(x) #根据 x 数组生成 y2 数据 # 创建网格并放置两个子图 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots

    7910

    40000字 Matplotlib 实操干货，真的全！

    ('seaborn-white') import numpy as np 三维可视化函数 我们首先使用一个简单的函数 绘制一个轮廓图来进行说明，我们用来作为数组广播运算的例子： def f(x,...bins=40) plt.hist(x1, **kwargs) plt.hist(x2, **kwargs) plt.hist(x3, **kwargs); 如果你只是需要计算直方图的数值（即每个桶的数据点数量...这个函数会一次性创建所有的网格子图表，而不是单个网格，并将它们在一个 NumPy 数组中返回。参数是行数和列数，还有两个可选的关键字参数sharex和sharey，可以让你指定不同子图表之间的关联。...返回值中 ax 是一个 NumPy 数组，里面含有每一个子图表的实例，你可以使用 NumPy 索引的语法很简单的获得它们： # axes是一个2×3的数组，可以通过[row, col]进行索引访问 for...例如我们下面会看到，能使用这种方法绘制一条三维的莫比乌斯环。 例子：绘制莫比乌斯环 莫比乌斯环是使用一条纸条，一端翻折后与另一端粘起来形成的环形。在拓扑学中这是非常有趣的一个形状，因为它只有一个面。

    7.9K30

    40000字 Matplotlib 实操干货，真的全！

    ('seaborn-white') import numpy as np 三维可视化函数 我们首先使用一个简单的函数 绘制一个轮廓图来进行说明，我们用来作为数组广播运算的例子： def f(x...=40) plt.hist(x1, **kwargs) plt.hist(x2, **kwargs) plt.hist(x3, **kwargs); 如果你只是需要计算直方图的数值（即每个桶的数据点数量...这个函数会一次性创建所有的网格子图表，而不是单个网格，并将它们在一个 NumPy 数组中返回。...返回值中 ax 是一个 NumPy 数组，里面含有每一个子图表的实例，你可以使用 NumPy 索引的语法很简单的获得它们： # axes是一个2×3的数组，可以通过[row, col]进行索引访问 for...例如我们下面会看到，能使用这种方法绘制一条三维的莫比乌斯环。 例子：绘制莫比乌斯环 莫比乌斯环是使用一条纸条，一端翻折后与另一端粘起来形成的环形。在拓扑学中这是非常有趣的一个形状，因为它只有一个面。

    8K10

    无监督学习：从理论到实践的全面指南

    2.3.2 数学基础 DBSCAN算法依赖于两个重要参数： ε（Epsilon）：定义数据点的邻域半径。 MinPts：定义一个点成为核心点所需的最小邻域点数。...数据标准化：使用StandardScaler对数据进行标准化处理，确保每个特征具有零均值和单位方差。 PCA降维：使用PCA类对标准化后的数据进行降维，选择前两个主成分。...可视化：绘制降维后的数据散点图，展示不同类别的数据点在主成分空间的分布。 2.4.5 优缺点 优点 降维效果显著：PCA能够有效减少数据的维度，保留主要信息，便于后续分析和处理。...相似度计算：在高维空间中计算数据点之间的相似度。 初始嵌入：在低维空间中初始化数据点的位置。 优化：通过梯度下降法最小化KL散度，更新低维嵌入。 可视化：展示降维后的数据。...可视化：绘制降维后的数据散点图，展示不同类别的数据点在t-SNE空间的分布。 2.5.5 优缺点 优点 保持局部结构：t-SNE能够有效保持高维数据的局部结构，使得相似的数据点在低维空间中靠近。

    90411

    学习Matplotlib看这一份笔记就够了！

    ('seaborn-white') import numpy as np 三维可视化函数 我们首先使用一个简单的函数 绘制一个轮廓图来进行说明，我们用来作为数组广播运算的例子： def f(x,...如果你只是需要计算直方图的数值（即每个桶的数据点数量）而不是展示图像，np.histogram()函数可以完成这个目标： counts, bin_edges = np.histogram(data, bins...这个函数会一次性创建所有的网格子图表，而不是单个网格，并将它们在一个 NumPy 数组中返回。参数是行数和列数，还有两个可选的关键字参数sharex和sharey，可以让你指定不同子图表之间的关联。...返回值中 ax 是一个 NumPy 数组，里面含有每一个子图表的实例，你可以使用 NumPy 索引的语法很简单的获得它们： # axes是一个2×3的数组，可以通过[row, col]进行索引访问 for...三维 axes 激活后，我们可以在上面绘制不同的三维图表类型。

    10.8K11
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券