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

关于数据的可视化-直方图和二维频次直方图

就像将一维数组分为区间创建一维频次直方图一样,我们也可以将二维 数组按照二维区间进行切分,来创建二维频次直方图。...一维直方图主要用hist来展示,二维的关系可以用散点图、多hist叠加、hist2d或seaborn来展现,seaborn的主要数据类型是pandas,因此需要转换,又复习了一下Numpy转pandas...,dpi=80) kwargs = dict(histtype='stepfilled', alpha=0.3, density=True, bins=10) # 分别查看不同类型鸢尾花在四个维度上的直方图...for i in range(4): ax = fig.add_subplot(2, 2, i+1) # 分别获取三种鸢尾花,在同一刻度上展示直方图,通过不同颜色和透明度进行叠加展示...(type2, **kwargs) plt.hist(type3, **kwargs) plt.title(titles[i]) plt.show() image.png # 构造身高和体重的线性关系数据

1.2K20

基于直方图和散点图延伸出来的其他绘图细节

图形是一个有效传递分析结果的呈现方式。R是一个非常优秀的图形构建平台,它可以在生成基本图形后,调整包括标题、坐标轴、标签、颜色、线条、符号和文本标注等在内的所有图形特征。...目 录 1 认识常见的图形函数hist和plot 1.1 认识hist 1.2 认识plot 2 图形参数 符号和线条 颜色 文本属性 图形尺寸和边界尺寸 3 文本标注、自定义坐标轴和图例 3.1 标题...3.2 点标注 3.3 参考线 3.4 图例 4 图形布局与组合 正 文 1 认识常见的图形函数hist和plot 1.1 认识hist hist(柱形图)是呈现一维数据的一种常用图形。...1.2 认识plot plot(散点图)是最常见的展现双变量的图形。 #plot函数表达式 plot(x, y, ...) #常规形式定义数据 plot(y~x, ...)...2 图形参数 主要包括以下图形参数 符号和线条:pch(点形状)、cex(点大小)、lty(线形状)、lwd(线宽度) 颜色:col(线/点颜色)…… 文本属性:字体的缩放比例或加粗cex、font 图形尺寸和边界尺寸

62030
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    10 分钟用 Python 搞定数据可视化!

    从数学角度来看,不同的图像有不同的用途或目的,下面依次简要说明(此处姑且讨论二维图像)。 散点图 还记得高中物理课学过的折射定律吗?也称为斯涅尔定律,假设不知道,我们就探索一下。...通过这个例子,可以总结如下: 绘制散点图,要有对应的两组数据(二维图); 两组数据所对应的两个变量是连续变量; 散点图的用途在于发现变量之间的关系。...直方图是以各个矩形的面积描述各组的频数,所有矩形的面积之积为各组频数的和。 例如,使用下面的程序构造了一批随机数。 ? 想直观地了解这个数据集中数字分布的特征,就可以利用直方图。 ?...以上列出的几种图形,是常见的,也是基本的。在这个基础上,还有很多变形,这些变形可能综合了多种含义,比如堆积柱状图,能比较不同量之间的大小,也能部分显示分布情况。...为了便于检索,把一些图形的名称列在下面,供参考: 柱形图 堆积柱形图 条形图 气泡图 直方图 箱形图 热力图 散点图 雷达图 环形图 饼图 折线图 K 线图 仪表盘 词云 对数据进行可视化的时候,要根据数据特征

    79021

    10 分钟用 Python 搞定数据可视化!

    从数学角度来看,不同的图像有不同的用途或目的,下面依次简要说明(此处姑且讨论二维图像)。 散点图 还记得高中物理课学过的折射定律吗?也称为斯涅尔定律,假设不知道,我们就探索一下。...通过这个例子,可以总结如下: 绘制散点图,要有对应的两组数据(二维图); 两组数据所对应的两个变量是连续变量; 散点图的用途在于发现变量之间的关系。...直方图是以各个矩形的面积描述各组的频数,所有矩形的面积之积为各组频数的和。 例如,使用下面的程序构造了一批随机数。 ? 想直观地了解这个数据集中数字分布的特征,就可以利用直方图。 ?...以上列出的几种图形,是常见的,也是基本的。在这个基础上,还有很多变形,这些变形可能综合了多种含义,比如堆积柱状图,能比较不同量之间的大小,也能部分显示分布情况。...为了便于检索,把一些图形的名称列在下面,供参考: 柱形图 堆积柱形图 条形图 气泡图 直方图 箱形图 热力图 散点图 雷达图 环形图 饼图 折线图 K 线图 仪表盘 词云 对数据进行可视化的时候,要根据数据特征

    75830

    Python中得可视化:使用Seaborn绘制常用图表

    要引入Seaborn库,使用的命令是: import seaborn as sns 使用Seaborn,我们可以绘制各种各样的图形,如: 分布曲线 饼图和柱状图 散点图 配对图 热力图 在文章中,我们使用从...在这里,曲线(KDE)显示在分布图上的是近似的概率密度曲线。 与matplotlib中的直方图类似,在分布方面,我们也可以改变类别的数量,使图更容易理解。...使用Matplotlib的散点图 使用Seaborn的散点图 在直方图和散点图的代码中,我们将使用sn .joinplot()。 sns.scatterplot()散点图的代码。...使用Seaborn的散点图 在seaborn中使用散点图的主要优点是,我们将同时得到散点图和直方图。...使用Seaborn的配对图 对于非对角视图,图像是两个数值变量之间的散点图 对于对角线视图,它绘制一个柱状图,因为两个轴(x,y)是相同的。 5.热力图 热图以二维形式表示数据。

    6.7K30

    常见的数据分析图表

    2、条形图:相比饼状图更精确,对于各个类大小大致相同的情况下,条形图是理想的图形;垂直条形图用横轴表示类,用纵轴表示频数或百分数。...直方图的横轴表示数据的范围,高度表示 频数密度= 频数/长方形宽度,直方图用面积表示频数 4、折线图:需要体现趋势时请使用折线图,例如基于时间的趋势。...可以用折线图显示多批数据,每批数据用一条线表示。 5、箱线图:能在同一张图上体现出多个距和四分位数。箱显示出四分位数和四分位距的位置,线则显示出上下界。...6、散点图:表达两个数据之间的关系 气泡图:表达三个变量之间的关系 7、树形图:用方块的面积表示所占的比例 8、桑基图:表达数据的流向 9、热力图:通过颜色表达程度...9、雷达图:雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。

    4.9K10

    R语言基础绘图

    比如描述数据分布的,可以用散点图,直方图,热图,表现数据各部分百分比,可以用条形图,饼图,韦恩图,展示变化趋势可以用折线图等。...,直方图,直方图,小提琴图等 2、关系型:散点图,热图,相关性,气泡图等 3、变化趋势:条形图,雷达图,星云图,玫瑰风向图等 4、整体部分:堆叠(分组)条形图,...按是否能够自动创建新的图形,R 的绘图函数可以分为两类——高级绘图函数和低级绘图函数。高级绘图函数可以创建一个新的图形,低级绘图函数是在现有的图形上添加元素。...基础绘图主要绘制一些二维图形,例如点图,线图,直方图,饼图,条形图等,很多情况下,这些图形使用 Excel 绘制更加容易,但是基础绘图是学习 R 绘图思想的基石,熟练掌握这些函数的使用,也可以绘制出满足文献出版要求的图形...一般的,使用高级绘图命令绘制图形的框架,使用低级绘图命令对图形进行补充。另外,R 的绘图参数是对图 形进行个性化修饰和调整的,R 的两种命令和绘图参数需结合使用。

    1.4K20

    R in action读书笔记(14)第十一章 中级绘图 之一:散点图(高能预警)

    主对角线的上方和下方的六幅散点图是相同的,选项upper.panel =NULL将只生成下三角的图形。...主对角线的核密度曲线改成了直方图,并且直方图是以各车的气缸数为条件绘制的。图形包含主对角线中的直方图以及其他部分的线性和平滑拟合曲线。...satterplot3d()函数提供了许多选项,包括设置图形符号、轴、颜色、线条、网格线、突 出显示和角度等功能 > scatterplot3d(wt,disp,mpg, +...旋转三维散点图 用rgl包中的plot3d()函数创建可交互的三维散点图。你能通过鼠标对图形进 行旋转。函数格式为:plot3d(x,y,z) 其中x、y和z是数值型向量,代表着各个点。...11.1.4 气泡图 三维散点图来展示三个定量变量间的关系。现在介绍另外一种思路:先创建一个二维散点图,然后用点的大小来代表第三个变量的值。这便是气泡图(bubble plot)。

    1.9K20

    这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器!

    事实上,Plotly Express 支持三维散点图、三维线形图、极坐标和地图上三元坐标以及二维坐标。 条形图(Bar)有二维笛卡尔和极坐标风格。...进行可视化时,您可以使用单变量设置中的直方图(histograms)和箱形图(box)或小提琴图(violin plots),或双变量分布的密度等高线图(density contours)。...还可以创建联合分布图(marginal rugs),使用直方图,箱形图(box)或小提琴来显示双变量分布,也可以添加趋势线。...在你的Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用的交互: ? 散点图矩阵(SPLOM)允许您可视化多个链接的散点图:数据集中的每个变量与其他变量的关系。 数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。...也就是说,共享坐标系的函数集(例如 scatter, line & bar,或 scatter_polar, line_polar 和 bar_polar )也有相同的参数,以最大限度地方便学习。

    4.2K21

    Matplotlib库在Python数据分析中的应用

    Matplotlib是一个基于Python的绘图库,它提供了丰富的绘图工具和函数,可以用于生成高质量的、美观的数据可视化图形。...它支持各种常见的图表类型,包括折线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图等,还支持注释、标签、标题、图例等图形元素的添加和编辑。下面将逐个介绍Matplotlib库的常见功能和应用场景。2....()# 显示图表plt.show()4.3 绘制二维图形import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 生成数据网格x = np.linspace(...利用Matplotlib库,我们可以绘制折线图、散点图、柱状图、饼图等各种类型的图表;还可以通过定制颜色、线型、标记、添加图例、注释等来美化图表;同时,Matplotlib还支持子图布局、直方图、热力图...、二维图形等高级功能,以满足更复杂的数据分析需求。

    1K60

    数据科学通识第八讲:数据可视化

    第一组数据的散点图是多数人看到上述统计特性的第一直觉,是最正常的一组数据。 第二组数据所反映的事实是一个精确的二次函数关系,只是在错误地应用了线性模型后,各项统计特性与第一组数据恰好都相同。...可视化图形介绍 散点图 散点图是因变量随自变量变化的大致趋势图。数据点绘制在直角坐标系上,以一个变量为横坐标,另一个变量为纵坐标。散点图利用坐标点(散点)的分布形态来反映变量的统计关系。...我们可以通过对性别进行分组,来保证在一个二维的平面直角坐标系中呈现具有多个自变量的情况的数据。 折线图 折线图用于显示随时间或某种有序的类别而变化的趋势。...通过柱形的高矮和条形的长短,可以非常直观地看出不同组数据之间的差异性。 直方图 直方图适合用来展示数值数据的分布。通常横轴表示一个范围内的连续数据,纵轴表示分布情况。...统计每组情况的出现的频数。 按统计结果来绘制图形。 直方图特别适合用于展示连续数据的分布情况,横轴上的数据是连续的,而纵轴上的数据代表数据对应的频数或频率。

    1.3K20

    文末送书 | Python绘图,我只用Matplotlib

    散点图 散点图显示两组数据的值,如图1-1所示。每个点的坐标位置由变量的值决定,并由一组不连接的点完成,用于观察两种变量的相关性。例如,身高—体重、温度—维度。 ?...图1-1 散点图示例 使用Matplotlib的scatter()函数绘制散点图,其中x和y是相同长度的数组序列。scatter()函数的一般用法为: ? 主要参数说明如下: • x,y:数组。...示例:绘制身高—体重的散点图 ? 运行脚本输出如图1-2所示的图形。 ? 图1-2 基本的散点图 散点图主要演示两个变量的相关性:正相关、负相关、不相关。...示例:显示y=2x+1的图形 Matplotlib中最基础的模块是Pyplot, 下面从最简单的线图开始讲解。例如,有一组数据,还有一个拟合模型,通过编写代码来实现数据与模型结果的可视化。...示例:直方图 本例文件名为 “PythonFullStackChapter07mpl_hist01” 显示直方图。其完整代码如下: ? 运行脚本输出如图4-3所示的图形。 ? 图4-3 直方图

    1.5K50

    推荐:这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

    事实上,Plotly Express 支持三维散点图、三维线形图、极坐标和地图上三元坐标以及二维坐标。条形图(Bar)有二维笛卡尔和极坐标风格。...进行可视化时,你可以使用单变量设置中的直方图(histograms)和箱形图(box)或小提琴图(violin plots),或双变量分布的密度等高线图(density contours)。...还可以创建联合分布图(marginal rugs),使用直方图,箱形图(box)或小提琴来显示双变量分布,也可以添加趋势线。...在你的Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用的交互: ? 散点图矩阵(SPLOM)允许你可视化多个链接的散点图:数据集中的每个变量与其他变量的关系。数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。...也就是说,共享坐标系的函数集(例如 scatter, line & bar,或 scatter_polar, line_polar 和 bar_polar )也有相同的参数,以最大限度地方便学习。

    5K10

    Python 绘图,我只用 Matplotlib

    01 散点图 散点图显示两组数据的值,如图1-1所示。每个点的坐标位置由变量的值决定,并由一组不连接的点完成,用于观察两种变量的相关性。例如,身高—体重、温度—维度。 ?...图1-1 散点图示例 使用Matplotlib的scatter()函数绘制散点图,其中x和y是相同长度的数组序列。scatter()函数的一般用法为: ? 主要参数说明如下: x,y:数组。...示例:绘制身高—体重的散点图 ? 运行脚本输出如图1-2所示的图形。 ? 图1-2 基本的散点图 散点图主要演示两个变量的相关性:正相关、负相关、不相关。...示例:显示y=2x+1的图形 Matplotlib中最基础的模块是Pyplot, 下面从最简单的线图开始讲解。例如,有一组数据,还有一个拟合模型,通过编写代码来实现数据与模型结果的可视化。...示例:直方图 本例文件名为 “PythonFullStackChapter07mpl_hist01” 显示直方图。其完整代码如下: ? 运行脚本输出如图4-3所示的图形。 ? 图4-3 直方图

    1.2K20

    强烈推荐一款Python可视化神器!

    以下是内置的 Gapminder 数据集的示例,显示2007年按国家/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势: ?...事实上,Plotly Express 支持三维散点图、三维线形图、极坐标和地图上三元坐标以及二维坐标。 条形图(Bar)有二维笛卡尔和极坐标风格。...还可以创建联合分布图(marginal rugs),使用直方图,箱形图(box)或小提琴来显示双变量分布,也可以添加趋势线。...在你的Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用的交互: ? 散点图矩阵(SPLOM)允许您可视化多个链接的散点图:数据集中的每个变量与其他变量的关系。 数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。...也就是说,共享坐标系的函数集(例如 scatter, line & bar,或 scatter_polar, line_polar 和 bar_polar )也有相同的参数,以最大限度地方便学习。

    4.4K30

    这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

    以下是 内置的 Gapminder 数据集 的示例,显示2007年按国家/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势: import plotly_express as px gapminder =...事实上,Plotly Express 支持三维散点图、三维线形图、极坐标和地图上三元坐标以及二维坐标。 条形图(Bar)有二维笛卡尔和极坐标风格。...进行可视化时,您可以使用单变量设置中的直方图(histograms)和箱形图(box)或小提琴图(violin plots),或双变量分布的密度等高线图(density contours)。...还可以创建联合分布图(marginal rugs),使用直方图,箱形图(box)或小提琴来显示双变量分布,也可以添加趋势线。...也就是说,共享坐标系的函数集(例如 scatter, line & bar,或 scatter_polar, line_polar 和 bar_polar )也有相同的参数,以最大限度地方便学习。

    3.7K20

    《七天数据可视化之旅》第五天:常用图表对比

    4)总结 相同点: 柱状图和直方图的数据结构是相同的,都是由「一个分类/分组字段+一个连续数值字段」构成。 都是由柱形条构成。 不同点: 分析目的和适用场景不同。...在柱状图中,柱子的宽度没有实际的含义,一般为了美观和整齐,会要求宽度相同; 在直方图中,柱子的宽度代表了区间的长度(即组距),根据区间的不同,柱子的宽度可以不同,但其宽度原则上应该为组距的整倍。...4)总结 相同点: 散点图和气泡图,均是用来展示数据分布情况的一种图形。 散点图和气泡图,都是将两个字段映射到x,y轴的位置上,(x,y)的取值确定一个圆点或气泡在直角坐标系中的位置。...不同点: 散点图: 一般用来展示二维数据(x,y)的分布,侧重于研究二维数据的两个变量x,y之间的相关性,如身高和体重之间的相关关系。...当数据集数量过大时,不适合将全部数据点展示在散点图中,此时需要对总体进行抽样显示,通常采用分层抽样的方法进行,但是分层抽样的依据和影响因素需要依据具体的业务场景而定。

    1.3K10

    看看程序员大佬都推荐的几大Python库…

    Matplotlib Matplotlib是Python的数据可视化库和二维绘图库,它是Python社区中最流行,使用最广泛的绘图库。它带有跨多个平台的交互式环境。...可以使用Matplotlib创建图,条形图,饼图,直方图,散点图,误差图,功率谱图,干图以及您想要的任何其他可视化图!...Dash显示或另存为单独的HTML文件。...它是一个高级界面,用于创建美观和信息丰富的统计图形,这些图形对于探索和理解数据必不可少。Seaborn数据图形可以包括条形图,饼图,直方图,散点图,误差图等。...Altair用最少的编码创建漂亮的图表数据可视化,例如条形图,饼图,直方图,散点图,误差图,功率谱,干图等。

    2.8K10

    Matlab基本语法5

    xmax ymin ymax zmin zmax):定义x轴和y轴和z轴的范围 axis(xmin xmax ymin ymax zmin zmaxcmin cmax):定义x轴和y轴和z轴的范围,以及图形的颜色信息...axis off取消坐标轴显示 4.网格线和边框 grid on/off:添加/取消网格线 grid minor:设置网格间的间距 box on/off:添加或者取消坐标轴的边框 5.坐标轴的缩放 zoom...10.对数和半对数坐标系 semilogx():x轴是对数坐标,y轴是等比例坐标 semilogy():y轴是对数坐标,x轴是等比例坐标 11.双y轴绘图 采用poltyy()进行双y轴坐标系绘图,横坐标的标度相同...,对于两组数据分别采用左侧y轴和右侧y轴,他们的坐标轴范围各自独立,这样就能在一幅图中很好的观察两组数据的变化趋势 12.图形窗口 xlabel(); ylabel();坐标轴标题 title();给图形添加标题...hist():直方图,默认情况下10个直方图 area():面积图 scatter():散点图 contour():绘制等高线图 errorbar():误差图

    1.3K50
    领券