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  • python绘制散点图

    万次阅读 多人点赞 2018-07-13 21:41:53
    今天下午学习了如何使用python绘制简单的散点图,写成博客分享一下。 在python中画散点图主要是用matplotlib模块中的scatter函数,先来看一下scatter函数的基本信息。 网址为:点击打开链接 可以看到scatter中有很多...

    在python中画散点图主要是用matplotlib模块中的scatter函数,先来看一下scatter函数的基本信息。

      网址为:点击打开链接

      可以看到scatter中有很多参数,经常使用的参数主要有以下几个:

    c:

    marker:

      数据、代码和绘制的图如下。

      数据(取第一列作为x,取第四列作为y)截图:

      代码如下:

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    
    # 定义画散点图的函数
    def draw_scatter(n, s):
    	"""
    	:param n: 点的数量,整数
    	:param s:点的大小,整数
    	:return: None
    	"""
    	# 加载数据
    	data = np.loadtxt('results.txt', encoding='utf-8', delimiter=',')
    	# 通过切片获取横坐标x1
    	x1 = data[:, 0]
    	# 通过切片获取纵坐标R
    	y1 = data[:, 3]
    	# 横坐标x2
    	x2 = np.random.uniform(0, 5, n)
    	# 纵坐标y2
    	y2 = np.array([3] * n)
    	# 创建画图窗口
    	fig = plt.figure()
    	# 将画图窗口分成1行1列,选择第一块区域作子图
    	ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    	# 设置标题
    	ax1.set_title('Result Analysis')
    	# 设置横坐标名称
    	ax1.set_xlabel('gamma-value')
    	# 设置纵坐标名称
    	ax1.set_ylabel('R-value')
    	# 画散点图
    	ax1.scatter(x1, y1, s=s, c='k', marker='.')
    	# 画直线图
    	ax1.plot(x2, y2, c='b', ls='--')
    	# 调整横坐标的上下界
    	plt.xlim(xmax=5, xmin=0)
    	# 显示
    	plt.show()
    
    
    # 主模块
    if __name__ == "__main__":
    	# 运行
    	draw_scatter(n=2000, s=20)

      绘制的图如下:

     

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  • python绘制散点图并标记序号的方法实现二维平面上散点的绘制,并可以给每个散点标记序号或者名称:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=[2.3,4.5,3,7,6.5,4,5.3]y=[5,4,7,5,5.3,5.5,6.2]n=np.arange...

    python绘制散点图并标记序号的方法

    实现二维平面上散点的绘制,并可以给每个散点标记序号或者名称:

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    x=[2.3,4.5,3,7,6.5,4,5.3]

    y=[5,4,7,5,5.3,5.5,6.2]

    n=np.arange(7)

    fig,ax=plt.subplots()

    ax.scatter(x,y,c='r')

    for i,txt in enumerate(n):

    ax.annotate(txt,(x[i],y[i]))

    blank.gif

    以上这篇python绘制散点图并标记序号的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

    时间: 2018-12-11

    blank.gif

    大家可以先参考官方演示文档: 效果图: ''' ============== 3D scatterplot ============== Demonstration of a basic scatterplot in 3D. ''' from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def randrange(n, vmin, vmax): ''' Helper f

    blank.gif

    随机漫步是这样行走得到的途径:每次行走都是完全随机的,没有明确的方向,结果是由一系列随机决策决定的. random_walk.py #random_walk.py from random import choice # -*- coding: utf-8 -*- class RandomWalk(): #一个生成随机漫步数据的类 def __init__(self,num_points=5000): self.num_points=num_points self.x_values=[0] sel

    blank.gif

    本文实例为大家分享了python scatter散点图用循环分类法加图例,供大家参考,具体内容如下 import matplotlib.pyplot as plt import kNN plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False datingDataMat, datingLabels = kNN.file2matrix('datingTestSet2.txt') plt.f

    blank.gif

    今天想直观的展示一下数据就用到了matplotlib模块,之前都是一张图只有一条曲线,现在想同一个图片上绘制多条曲线来对比,实现很简单,具体如下: #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''' __Author__:沂水寒城 功能:折线图.散点图测试 ''' import random import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt def list2mat(data_list,w): ''' 切片.转置 '

    要绘制单个点,可使用函数scatter(),并向其传递一对x和y坐标,它将在指定位置绘制一个点: """使用scatter()绘制散点图""" import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(2, 4) plt.show() 下面来设置输出的样式:添加标题,给轴加上标签,并确保所有文本都大到能够看清.并使用scatter()绘制一系列点 """使用scatter()绘制散点图&

    blank.gif

    具有不同标记颜色和大小的散点图演示. 演示结果: 实现代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cbook as cbook # Load a numpy record array from yahoo csv data with fields date, open, close, # volume, adj_close from the mpl-data/example directory

    blank.gif

    本文是从matplotlib官网上摘录下来的一个实例,实现的功能是Python+matplotlib绘制自定义饼图作为散点图的标记,具体如下. 首先看下演示效果 实例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # first define the ratios r1 = 0.2 # 20% r2 = r1 + 0.4 # 40% # define some sizes of the scatter marker sizes = n

    blank.gif

    本文实例为大家分享了python使用matplotlib画柱状图.散点图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 柱状图(plt.bar) 代码与注释 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(9,6)) n = 8 X = np.arange(n)+1 #X是1,2,3,4,5,6,7,8,柱的个数 # numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, siz

    用python画图很多是根据z=f(x,y)来画图的,本博文将三个对应的坐标点输入画图: 散点图: import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') X = [1, 1, 2, 2] Y = [3, 4, 4, 3] Z = [1, 2, 1, 1] ax.scatter(X, Y

    blank.gif

    Matplotlib简述: Matplotlib是一个用于创建出高质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面).该项目是由JohnHunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口.如果结合PythonIDE使用比如PyCharm,matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能.它不仅支持各种操作系统上许多不同的GUI后端,而且还能将图片导出为各种常见的矢量(vector)和光栅(raster)图:PDF.SVG.JPG.PNG.BMP.GIF等.此外,matp

    L3Byb3h5L2h0dHAvZmlsZXMuamI1MS5uZXQvZmlsZV9pbWFnZXMvYXJ0aWNsZS8yMDE5MDMvMjAxOTMyNjExMzI1MjA0MS5wbmcmIzA2MzsyMDE5MjI2MTEzMzE2.jpg

    思维导图: 效果(语句版): 源码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Mar 5 17:59:29 2019 @author: dell """ # ============================================================================= # 步骤: # 分割aaa = jieba.cut(str,cut_all=True/Fa

    L3Byb3h5L2h0dHAvZmlsZXMuamI1MS5uZXQvZmlsZV9pbWFnZXMvYXJ0aWNsZS8yMDE3MTIvMjAxNzEyNDE2MjgzMTY4MC5qcGcmIzA2MzsyMDE3MTE0MTYyODM5.jpg

    Python说来简单也简单,但是也不简单,尤其是再跟高数结合起来的时候... 正态分布(Normaldistribution),也称"常态分布",又名高斯分布(Gaussiandistribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到.C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它.P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质.是一个在数学.物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力. 正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,因此人

    前言 数据分析就是将数据以各种图表的形式展现给领导,供领导做决策用,因此熟练掌握饼图.柱状图.线图等图表制作是一个数据分析师必备的技能.Python有两个比较出色的图表制作框架,分别是Matplotlib和Pyechart.本文主要讲述使用Matplotlib制作各种数据图表. Matplotlib是最流行的用于绘制2D数据图表的Python库,能够在各种平台上使用,可以绘制散点图.柱状图.饼图等. 1.柱状图 是一种以长方形或长方体的高度为变量的表达图形的统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹

    L3Byb3h5L2h0dHAvZmlsZXMuamI1MS5uZXQvZmlsZV9pbWFnZXMvYXJ0aWNsZS8yMDE3MTAvMjAxNzEwMTMwOTIzNDcuanBn.jpg

    Pyplot matplotlib.pyplot是一个命令型函数集合,它可以让我们像使用MATLAB一样使用matplotlib.pyplot中的每一个函数都会对画布图像作出相应的改变,如创建画布.在画布中创建一个绘图区.在绘图区上画几条线.给图像添加文字说明等.下面我们就通过实例代码来领略一下他的魅力. import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4]) plt.ylabel('some numbers') plt.show() 上图是我们通

    1.公式推导 对幂律分布公式: 对公式两边同时取以10为底的对数: 所以对于幂律公式,对X,Y取对数后,在坐标轴上为线性方程. 2.可视化 从图形上来说,幂律分布及其拟合效果: 对X轴与Y轴取以10为底的对数.效果上就是X轴上1与10,与10与100的距离是一样的. 对XY取双对数后,坐标轴上点可以很好用直线拟合.所以,判定数据是否符合幂律分布,只需要对XY取双对数,判断能否用一个直线很好拟合就行.常见的直线拟合效果评估标准有拟合误差平方和.R平方. 3.代码实现 #!/usr/bin/env

    一.问题 代码如下,发现标题的中文显示的是方块 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.set(xlim=[1.5, 6.5], ylim=[-4, 5], title='画图小例子',ylabel='yvalue', xlabel='xvalue') plt.show() 如下图 二.解决方法 一般数据可视化使用matplotlib库,设置

    项目实现知识点: Pandas库及pyecharts库 Pandas:数据分析和处理工具. pd.read_csv():读取csv文件. pyecharts:绘图库,提供30多种图标,超过400个以上的地图文件,支持原生百度地图,为地理数据可视化提供支持. pyecharts.charts:提供了基本的图表,例如条形图.直方图等. Python数据可视化:漏斗图的制作 项目实现过程: 1.导入模块 2.打开文件 3.读取数据 4.整理数据 5.创建漏斗图 6.添加组件 7.显示漏斗并设置名称 8

    有史以来最牛逼的绘图工具,没有之一 plotly是现代平台的敏捷商业智能和数据科学库,它作为一款开源的绘图库,可以应用于Python.R.MATLAB.Excel.JavaScript和jupyter等多种语言,主要使用的js进行图形绘制,实现过程中主要就是调用plotly的函数接口,底层实现完全被隐藏,便于初学者的掌握. 下面主要从Python的角度来分析plotly的绘图原理及方法: ###安装plotly: 使用pip来安装plotly库,如果机器上没有pip,需要先进行pip的安装,这里

    使用python实现论文里面的饼状图: 原图: python代码实现: # # 饼状图 # plot.figure(figsize=(8,8)) labels = [u'Canteen', u'Supermarket', u'Dorm', u'Others'] sizes = [73, 21, 4, 2] colors = ['red', 'yellow', 'blue', 'green'] explode = (0.05, 0, 0, 0) patches, l_text, p_text =

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  • 环境:windows系统,anaconda3 64位,python 3.61.初认识基本代码如下:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltN = 1000x = np.random.randn(N)y = np.random.randn(N)plt.scatter(x, y)plt.show()这里...

    环境:windows系统,anaconda3 64位,python 3.6

    1.初认识

    基本代码如下:

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    N = 1000

    x = np.random.randn(N)

    y = np.random.randn(N)

    plt.scatter(x, y)

    plt.show()

    这里使用numpy包的random函数随机生成1000组数据,然后通过scatter函数绘制了散点图。

    6a71afa789a2

    随机散点图

    这篇文章的重点其实在于scatter函数。

    6a71afa789a2

    scatter

    x,y 形如shape(n,)的数组,可选值,

    s 点的大小(也就是面积)默认20

    c 点的颜色或颜色序列,默认蓝色。其它如c = 'r' (red); c = 'g' (green); c = 'k' (black) ; c = 'y'(yellow)

    marker 形状,可选值,默认是圆

    6a71afa789a2

    基本

    如果需要其他的,可搜索matplotlib的官网,在官网中搜索markers,选择第一个结果。

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    N = 1000

    x = np.random.randn(N)

    y = np.random.randn(N)

    color = ['r','y','k','g','m']

    plt.scatter(x, y,c=color,marker='>')

    plt.show()

    6a71afa789a2

    示例

    alpha:标量,可选,默认值:无, 0(透明)和1(不透明)之间的alpha混合值

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    N = 1000

    x = np.random.randn(N)

    y = np.random.randn(N)

    plt.scatter(x, y,alpha=0.5)

    plt.show()

    6a71afa789a2

    示例alpha = 0.5

    edgecolors,顾名思义,边缘颜色或颜色序列,可选值,默认值:None

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    N = 1000

    x = np.random.randn(N)

    y = np.random.randn(N)

    plt.scatter(x, y,alpha=0.5,edgecolors= 'white') #edgecolors = 'w',亦可

    plt.show()

    6a71afa789a2

    与上图对比

    2.图例无法显示中文

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    N = 1000

    x = np.random.randn(N)

    y = np.random.randn(N)

    plt.scatter(x, y,alpha=0.5,edgecolors= 'white')

    plt.title('示例')#显示图表标题

    plt.xlabel('x轴')#x轴名称

    plt.ylabel('y轴')#y轴名称

    plt.grid(True)#显示网格线

    plt.show()

    6a71afa789a2

    中文无法显示

    查找原因,发现时因为matplotlib库没有中文字体。

    解决方案1

    每次编代码时都进行参数设置如下:

    #coding:utf-8

    import matplotlib.pyplot as plt

    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签

    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

    #有中文出现的情况,需要u'内容'

    解决方案2

    说实话,我折腾了半天没有成功,只有临时方法成功了。

    等下次在尝试。

    待续

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  • Python绘制折线图散点图

    万次阅读 多人点赞 2019-01-06 11:01:13
    Python绘图需要下载安装matplotlib模块,它是一个数学绘图库,我们将使用它来制作简单的图表,如折线图散点图。关于matplotlib模块的下载安装预配置将在后面具体介绍。 (一)绘制折线图 首先,我们先绘制一个...

    Python绘图需要下载安装matplotlib模块,它是一个数学绘图库,我们将使用它来制作简单的图表,如折线图和散点图。关于matplotlib模块的下载安装预配置将在后面具体介绍。

    (一)绘制折线图

    首先,我们先绘制一个简单的折线图

    # 调用模块
    import matplotlib.pyplot as plt 
    squares=[1, 4, 9, 16, 25]
    x=[1, 2, 3, 4, 5]
    plt.plot(x, squares)
    plt.show()

    更多干货分享加python编程语言学习QQ群 515267276

    解释:

    (1)plt.plot(x, squares)作用是画图,其中x相当于横坐标轴,squaers相当于纵坐标轴;

    (2)plt.show()作用是将画好的图显示出来。

    接下来,对上图进行进一步的修饰。

    import matplotlib.pyplot as plt
    squares=[1, 4, 9, 16, 25]
    x=[1, 2, 3, 4, 5]
    # 设置线宽
    plt.plot(x, squares, linewidth=4)
    
    # 设置图表标题,并给坐标轴添加标签
    plt.title("square of 'x'", 
    fontsize=20)
    plt.xlabel("x", fontsize=12)
    plt.ylabel("x^2", fontsize=12)
    
    # 设置坐标轴刻度标记的大小
    plt.tick_params(axis='both', 
    labelsize=10)
    plt.show()

    解释:

    (1)plt.plot(x, squares, linewidth=4)作用画图,参数linewidth=4表示将线条的宽度设置为4;

    (2)plt.title("square of 'x'", fontsize=20)作用为图添加标题square of 'x',参数fontsize表示设置字体的大小;

    (3)plt.xlabel("x", fontsize=12)作用为横坐标轴添加标签’x’;

    (4)plt.ylabel("x^2", fontsize=12)作用为纵坐标轴添加标签x^2;

    (5)plt.tick_params(axis='both', labelsize=10)作用设置横纵坐标轴刻度的大小,此处大小为10。

    (二)绘制散点图scatter

    简单的画一个点

    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.scatter(3, 9)
    plt.show()

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    画一些列点,并对画的图进行编辑修饰:

    import matplotlib.pyplot as plt
    x = [1, 2, 3, 4, 5]
    squares = [1, 4, 9, 16, 25]
    
    # 设置点的大小
    plt.scatter(x, squares, s=200)
    
    # 设置图表标题,并给坐标轴添加标签
    plt.title("square of 'x'", fontsize=22)
    plt.xlabel("x", fontsize=12)
    plt.ylabel("x^2", fontsize=22)
    
    # 设置坐标轴刻度标记的大小
    plt.tick_params(axis='both',
    which='major', labelsize=10)
    plt.show()

    可以自动计算数据:数值1到5与其对应的平方数的散点图:

    import matplotlib.pyplot as plt
    xlist = list(range(1,6))
    ylist = [x**2 for x in xlist]
    plt.scatter(xlist, ylist,

    edgecolor='r', c='g', s=150)
    plt.title("square of'x'", fontsize=22)
    plt.xlabel("x", fontsize=22)
    plt.ylabel("x^2", fontsize=22)
    plt.axis([0, 6, 0, 30])
    plt.tick_params(axis='both', labelsize=10)
    plt.show()

    解释:

    (1)plt.scatter(xlist, ylist, edgecolor='r', c='g', s=150),其中参数edgecolor表示边缘的颜色,此处设置为红色;参数c表示内部的颜色,此处设置为绿色;s表示点的大小;(注意:关于参数c还以如下设置c=(value1, value2, value3),三个value取值范围0到1之间,分别表示红绿蓝三原色。plt.scatter(xlist,ylist, edgecolor='k',c=(1, 0, 0), s=150)见后面的图,注意区别)

    (2)plt.axis([0, 6, 0, 30])作用设置横纵坐标轴的范围,前两个表示横坐标轴,后两个表示纵坐标轴。

    import matplotlib.pyplot as plt
    xlist = [1, 2, 3, 4, 5]
    ylist = [x**2 for x in xlist]
    plt.scatter(xlist, ylist, edgecolor='k',

     c=(1, 0, 0), s=150)
    plt.title("square of'x'", fontsize=22)
    plt.xlabel("x", fontsize=22)
    plt.ylabel("x^2", fontsize=22)
    plt.axis([0, 6, 0, 30])
    plt.tick_params(axis='both', labelsize=10)
    plt.show()

    全文图片:

     

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  • 调用 Matplotlib 的 scatter() 函数来绘制散点图,该函数支持如下常用参数:x:指定 X 轴数据。y:指定 Y 轴数据。s:指定散点的大小。c:指定散点的颜色。alpha:指定散点的透明度。linewidths:指定散点边框线的...
  • 前言上篇文章介绍了使用matplotlib绘制折线图,参考:https://www.jb51.net/article/198991.htm,本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制散点图。一、matplotlib绘制散点图# coding=utf-8import matplotlib.pyplot as ...
  • 环境:windows系统,anaconda3 64位,python 3.61.初认识基本代码如下:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltN = 1000x = np.random.randn(N)y = np.random.randn(N)plt.scatter(x, y)plt.show()这里...
  • v2, v3]).T # 绘制散点图矩阵 pd.plotting.scatter_matrix(df) plt.show() 图形 2、示例 2 代码import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 v1 = np.random.normal(0, 1, ...

空空如也

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