• python点图_Python | 点图

千次阅读 2020-08-02 14:34:21
python点图The dot plot is a type of data representation in which each data-point in the figure is represented as a dot. Dot plot underlies discrete functions unlike a continuous function in a line ...

python点图
The dot plot is a type of data representation in which each data-point in the figure is represented as a dot. Dot plot underlies discrete functions unlike a continuous function in a line plot. Each value could be correlated but cannot be connected. Matplotlib.pyplot provides a feature of dot plots. Dot plots are majorly used in clustering data analysis.
点图是一种数据表示形式，其中图中的每个数据点都表示为一个点。 与线图中的连续函数不同，点图是离散函数的基础。 每个值可以关联但不能连接。 Matplotlib.pyplot提供了点图功能。 点图主要用于聚类数据分析。
Application: In examples like classifier machine learning algorithms, we often see a dot plot or a scatter plot. It is reasonably good for visualizing clusters using dot plots or scatter plot instead of using line plots.
应用：在分类器机器学习算法之类的示例中，我们经常看到点图或散点图。 对于使用点图或散点图而不是线图可视化群集，这是相当不错的。

Syntax:
句法：
plt.plot([4,7,3,6,1,8,9,2,3], 'ro')


ro - This is the command used for the Red Dot plot. In more words, _o is for dot plot and r_ is for Red. We can change the color of the dot with replacing r with g for green and y for yellow and there are numbers of colors available in the matplotlib library package.
ro-这是用于红点图的命令。 换句话说， _o代表点图， r_代表Red。 我们可以通过将r替换为g代表绿色，将y替换为黄色来改变点的颜色，并且matplotlib库包中提供了多种颜色。

Python代码演示点图示例 (Python code to demonstrate example of dot plot)
# Data Visualization using Python
# Dot Plot

import matplotlib.pyplot as plt

# plotting using plt.pyplot()
plt.plot([4,7,3,6,1,8,9,2,3], 'ro')

# axis labeling
plt.xlabel('numbers')
plt.ylabel('values')

# figure name
plt.title('Dot Plot : Red Dots')

##########################################
##########################################

plt.figure()
# function for a different figure

# plotting using plt.pyplot() Figure 2
plt.plot([1,7,3,6,8,42,34,62],[1,8,9,3,10,11,12,13], 'go')

# axis labeling
plt.xlabel('numbers')
plt.ylabel('values')

# figure name
plt.title('Dot Plot : Green Dot')

##########################################
##########################################

plt.figure()
# function for a different figure

# plotting using plt.pyplot() Figure 2
plt.plot([1,7,3,6,8,42,34,62],[1,8,9,3,10,11,12,13], 'yo')

# axis labeling
plt.xlabel('numbers')
plt.ylabel('values')

# figure name
plt.title('Dot Plot : Yellow Dot')


Output:
输出：
Output is as figure


翻译自: https://www.includehelp.com/python/dot-plot.aspx

python点图

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简单散点图
另一种常用的图表类型是简单散点图，它是折线图的近亲。不像折线图，图中的点连接起来组成连线，散点图中的点都是独立分布的点状、圆圈或其他形状。本节开始我们也是首先将需要用到的图表工具和函数导入到 notebook 中：
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
import numpy as np

a.使用 plt.plot 绘制散点图
在上一博客中，我们介绍了plt.plot/ax.plot方法绘制折线图。这两个方法也可以同样用来绘制散点图
x = np.linspace(0, 10, 30)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, 'o', color='black');

传递给函数的第三个参数是使用一个字符代表的图表绘制点的类型。就像你可以使用’-‘或’–'来控制线条的风格那样，点的类型风格也可以使用短字符串代码来表示。所有可用的符号可以通过plt.plot文档或 Matplotlib 在线文档进行查阅。大多数的代码都是非常直观的，我们使用下面的例子可以展示那些最通用的符号：
rng = np.random.RandomState(0)
for marker in ['o', '.', ',', 'x', '+', 'v', '^', '<', '>', 's', 'd']:
plt.plot(rng.rand(5), rng.rand(5), marker,
label="marker='{0}'".format(marker))
plt.legend(numpoints=1)
plt.xlim(0, 1.8);


而且这些符号代码可以和线条、颜色代码一起使用，这会在折线图的基础上绘制出散点：
plt.plot(x, y, '-ok');

plt.plot还有很多额外的关键字参数用来指定广泛的线条和点的属性：
plt.plot(x, y, '-p', color='gray',
markersize=15, linewidth=4,
markerfacecolor='white',
markeredgecolor='gray',
markeredgewidth=2)
plt.ylim(-1.2, 1.2);

plt.plot函数的这种灵活性提供了很多的可视化选择。查阅plt.plot帮助文档获得完整的选项说明。
b.使用plt.scatter绘制散点图
第二种更强大的绘制散点图的方法是使用plt.scatter函数，它的使用方法和plt.plot类似：
plt.scatter(x, y, marker='o');

plt.scatter和plt.plot的主要区别在于，plt.scatter可以针对每个点设置不同属性（大小、填充颜色、边缘颜色等），还可以通过数据集合对这些属性进行设置。
让我们通过一个随机值数据集绘制不同颜色和大小的散点图来说明。为了更好的查看重叠的结果，我们还使用了alpha关键字参数对点的透明度进行了调整：
rng = np.random.RandomState(0)
x = rng.randn(100)
y = rng.randn(100)
colors = rng.rand(100)
sizes = 1000 * rng.rand(100)

plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.3,
cmap='viridis')
plt.colorbar();  # 显示颜色对比条

注意图表右边有一个颜色对比条（这里通过colormap()函数输出），图表中的点大小的单位是像素。使用这种方法，散点的颜色和大小都能用来展示数据信息，在希望展示多个维度数据集合的情况下很直观。
例如，当我们使用 Scikit-learn 中的鸢尾花数据集，里面的每个样本都是三种鸢尾花中的其中一种，并带有仔细测量的花瓣和花萼的尺寸数据：
from sklearn.datasets import load_iris
features = iris.data.T

plt.scatter(features[0], features[1], alpha=0.2,
s=100*features[3], c=iris.target, cmap='viridis')
plt.xlabel(iris.feature_names[0])
plt.ylabel(iris.feature_names[1]);

我们可以从上图中看出，可以通过散点图同时展示该数据集的四个不同维度：图中的(x, y)位置代表每个样本的花萼的长度和宽度，散点的大小代表每个样本的花瓣的宽度，而散点的颜色代表一种特定的鸢尾花类型。如上图的多种颜色和多种属性的散点图对于我们分析和展示数据集时都非常有帮助。
c.plot 和 scatter 对比：性能提醒
除了上面说的plt.plot和plt.scatter对于每个散点不同属性的支持不同之外，还有别的因素影响对这两个函数的选择吗？对于小的数据集来说，两者并无差别，当数据集增长到几千个点时，plt.plot会明显比plt.scatter的性能要高。造成这个差异的原因是plt.scatter支持每个点使用不同的大小和颜色，因此渲染每个点时需要完成更多额外的工作。而plt.plot来说，每个点都是简单的复制另一个点产生，因此对于整个数据集来说，确定每个点的展示属性的工作仅需要进行一次即可。对于很大的数据集来说，这个差异会导致两者性能的巨大区别，因此，对于大数据集应该优先使用plt.plot函数。
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• python角点的类型While comparing the number of plots in a figure, color limits us to very few numbers. Therefore, mathplotlib.pyplot has provided different types of dots (for instance shown in the ...

python角点的类型
While comparing the number of plots in a figure, color limits us to very few numbers. Therefore, mathplotlib.pyplot has provided different types of dots (for instance shown in the figure) which allow us to move one step forward in efficacious visualization.
在比较图中的图形数量时，颜色将我们限制为很少的数字。 因此，mathplotlib.pyplot提供了不同类型的点 (例如，图中所示)，这使我们在有效的可视化方面向前迈进了一步。
1)颜色代码为绿色，蓝色，黄色，红色的正方形点 (1) Square points with color code Green, Blue, Yellow, Red)
Syntax:
句法：
plt.plot(x1,y1,'**',x2,y2,'**',x3,y3,'**')


_s - s if keyword for square type points
_s - s如果是方形点的关键字

2)颜色代码为绿色，蓝色，红色，黄色的三角形点 (2) Triangle Points with color code Green, Blue, Red, Yellow)
Syntax:
句法：
plt.plot(x1,y1,'**',x2,y2,'**',x3,y3,'**')


_^ - ^ if keyword for triangle type points
_ ^ - ^ if三角形类型点的关键字

3)带有颜色代码绿色，红色，蓝色黄色的短划线点图 (3) Dash Point Plots with color code Green, Red, Blue Yellow)
Syntax:
句法：
plt.plot(x1,y1,'**',x2,y2,'**',x3,y3,'**')


_-- - -- if keyword for dash type points
_-- - -如果关键字为冲刺型之分

4)星点图，颜色代码为蓝色，绿色，红色，黄色 (4) Star Point Plot with Color Code Blue, Green, Red, Yellow)
Syntax:
句法：
plt.plot(x1,y1,'**',x2,y2,'**',x3,y3,'**')


_* - * if keyword for star type points
_ * - *如果为星型点的关键字

4)颜色变化的混合点图 (4) Mixed Dot Plots with variation in color)
Syntax:
句法：
plt.plot(x1,y1,'**',x2,y2,'**',x3,y3,'**')


x1, x2, x3 - x-axis values for different plots, x1 ， x2 ， x3-不同图的x轴值， y1, y2, y3 - y-axis values for respective plots  各个图的y1 ， y2 ， y3 -y轴值 ** - Colour and type i.e. **kwargs defined in the library. We can change the color of the dot with replacing r with g for green and y for yellow and there are numbers of colors available in the matplotlib library package. ** -颜色和类型，即**库中定义的kwargs 。 我们可以通过将r替换为g代表绿色，将y替换为黄色来改变点的颜色，并且matplotlib库包中提供了多种颜色。

点图中各种类型点的Python代码 (Python code for various types of dot in dot plot)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# evenly sampled time at 200ms intervals
t = np.arange(0, 8, 0.4)

# Figure 1, Square Points
plt.figure()
plt.plot(t, t, 'rs', t, t**2, 'bs', t, t*3, 'ys', t, t+t, 'gs')
plt.xlabel('Numbers')
plt.ylabel('Values')
plt.title('Square Point Plot')
plt.show()

# Figure 2, Triangle Points
plt.figure()
plt.plot(t, t, 'r^', t, t**2, 'b^', t, t*3, 'y^', t, t+t, 'g^')
plt.xlabel('Numbers')
plt.ylabel('Values')
plt.title('Triangle Point Plot')
plt.show()

# Figure 3, Dash Points
plt.figure()
plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'b--', t, t*3, 'y--', t, t+t, 'g--')
plt.xlabel('Numbers')
plt.ylabel('Values')
plt.title('Dash Point Plot')
plt.show()

# Figure 4, Star Points
plt.figure()
plt.plot(t, t, 'r*', t, t**2, 'b*', t, t*3, 'y*', t, t+t, 'g*')
plt.xlabel('Numbers')
plt.ylabel('Values')
plt.title('Star Point Plot')
plt.show()

# Figure 5, Combined
plt.figure()
plt.plot(t, t, 'r*', t, t**2, 'b--', t, t*3, 'y^', t, t+t, 'gs')
plt.xlabel('Numbers')
plt.ylabel('Values')
plt.title('Mixed Point Plot')
plt.show()


Output:
输出：
Output is as figure


翻译自: https://www.includehelp.com/python/types-of-dot-in-dot-plot.aspx

python角点的类型

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• 这周学习了Python画图工具发现plot()里面有很多参数所以决定整理总结一下 先上一个简单的图像 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0, 1.2, 0.1) y = 2 * x + 1 z = x ** 2 # ...
这周学习了Python画图工具发现plot()里面有很多参数所以决定整理总结一下
先上一个简单的图像
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 1.2, 0.1)
y = 2 * x + 1
z = x ** 2

# 创建画布
plt.figure(figsize=(8, 6))
# 设定字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
# 曲线
plt.plot(x, z, markersize=5, marker='o', color='green', markerfacecolor='blue', linestyle='dashed', linewidth=1, markeredgecolor='m')
plt.plot(x, y, markersize=5, marker='o', color='green', markerfacecolor='blue', linestyle='dashed', linewidth=1, markeredgecolor='m')
plt.title('lines')
plt.xticks([0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1, 1.1, 1.2]) # 刻度
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.show()
重点介绍plot函数的几个参数
color:控制线条颜色
控制选择线条的颜色

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 1.2, 0.1)
y = 2 * x + 1
z = x ** 2

# 创建画布
plt.figure(figsize=(8, 6))
# 设定字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
# 曲线
plt.plot(x, z, color='firebrick')
plt.plot(x, y, color='slateblue')
plt.show()


linestyle:线条风格

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 1.2, 0.1)
y = 2 * x + 1
z = x ** 2

# 创建画布
plt.figure(figsize=(8, 6))
# 设定字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
# 曲线
plt.plot(x, z, linestyle=':')
plt.plot(x, y, linestyle='-.')
plt.show()

marker:标记风格
markersymboldescription"."point","pixel"o"circle"v"triangle_down"^"triangle_up"<"triangle_left">"triangle_right"1"tri_down"2"tri_up"3"tri_left"4"tri_right"8"octagon"s"square"p"pentagon"P"plus (filled)"*"star"h"hexagon1"H"hexagon2"+"plus"x"x"X"x (filled)"D"diamond"d"thin_diamond"|"vline"_"hline0 (TICKLEFT)tickleft1 (TICKRIGHT)tickright2 (TICKUP)tickup3 (TICKDOWN)tickdown4 (CARETLEFT)caretleft5 (CARETRIGHT)caretright6 (CARETUP)caretup7 (CARETDOWN)caretdown8 (CARETLEFTBASE)caretleft (centered at base)9 (CARETRIGHTBASE)caretright (centered at base)10 (CARETUPBASE)caretup (centered at base)11 (CARETDOWNBASE)caretdown (centered at base)"None", " " or "" nothing'$...$'Render the string using mathtext. E.g "$f$" for marker showing the letter f.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 1.2, 0.1)
y = 2 * x + 1
z = x ** 2

# 创建画布
plt.figure(figsize=(8, 6))
# 设定字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
# 曲线
plt.plot(x, z, markersize=10, marker='*')
plt.plot(x, y, markersize=10, marker=0)
plt.show()


markerfacecolor:标记点颜色
设定画图中点的颜色
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 1.2, 0.1)
y = 2 * x + 1
z = x ** 2

# 创建画布
plt.figure(figsize=(8, 6))
# 设定字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
# 曲线
plt.plot(x, z, markersize=10, marker='*', markerfacecolor='lawngreen')
plt.plot(x, y, markersize=10, marker='o', markerfacecolor='navy')
plt.show()


markersize:标记尺寸
设定图中标记点的大小
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 1.2, 0.1)
y = 2 * x + 1
z = x ** 2

# 创建画布
plt.figure(figsize=(8, 6))
# 设定字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
# 曲线
plt.plot(x, z, markersize=10, marker='*', markerfacecolor='lawngreen')
plt.plot(x, y, markersize=5, marker='*', markerfacecolor='navy')
plt.show()

linewidth:线条宽度
设定线条的宽度
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 1.2, 0.1)
y = 2 * x + 1
z = x ** 2

# 创建画布
plt.figure(figsize=(8, 6))
# 设定字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
# 曲线
plt.plot(x, z, linewidth=0.5)
plt.plot(x, y, linewidth=2)
plt.show()

markeredgecolor:点边框颜色
设定点的边框的颜色


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