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  • 图表散点图 - R教程

    2021-02-11 09:41:37
    散点图散点图显示在笛卡尔平面中绘制的许多点。 每个点表示两个变量的值。 在水平轴上选择一个变量,在垂直轴上选择另一个变量。使用plot()函数创建简单散点图。语法在R语言中创建散点图的基本语法是 -plot(x, y, ...

    散点图

    散点图显示在笛卡尔平面中绘制的许多点。 每个点表示两个变量的值。 在水平轴上选择一个变量,在垂直轴上选择另一个变量。

    使用plot()函数创建简单散点图。

    语法

    在R语言中创建散点图的基本语法是 -

    plot(x, y, main, xlab, ylab, xlim, ylim, axes)

    以下是所使用的参数的描述 -

    x是其值为水平坐标的数据集。

    y是其值是垂直坐标的数据集。

    main要是图形的图块。

    xlab是水平轴上的标签。

    ylab是垂直轴上的标签。

    xlim是用于绘图的x的值的极限。

    ylim是用于绘图的y的值的极限。

    axes指示是否应在绘图上绘制两个轴。

    我们使用R语言环境中可用的数据集“mtcars”来创建基本散点图。 让我们使用mtcars中的“wt”和“mpg”列。

    input

    print(head(input))

    当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -

    wt mpg

    Mazda RX4 2.620 21.0

    Mazda RX4 Wag 2.875 21.0

    Datsun 710 2.320 22.8

    Hornet 4 Drive 3.215 21.4

    Hornet Sportabout 3.440 18.7

    Valiant 3.460 18.1

    创建散点图

    以下脚本将为wt(重量)和mpg(英里/加仑)之间的关系创建一个散点图。

    # Get the input values.

    input

    # Give the chart file a name.

    png(file = "scatterplot.png")

    # Plot the chart for cars with weight between 2.5 to 5 and mileage between 15 and 30.

    plot(x = input$wt,y = input$mpg,

    xlab = "Weight",

    ylab = "Milage",

    xlim = c(2.5,5),

    ylim = c(15,30),

    main = "Weight vs Milage"

    )

    # Save the file.

    dev.off()

    当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -

    6f47c58fcf4074eeb3d05c9cc0351029.png

    散点图矩阵

    当我们有两个以上的变量,我们想找到一个变量和其余变量之间的相关性,我们使用散点图矩阵。 我们使用pairs()函数创建散点图的矩阵。

    语法

    在R中创建散点图矩阵的基本语法是 -

    pairs(formula, data)

    以下是所使用的参数的描述 -

    formula表示成对使用的一系列变量。

    data表示将从其获取变量的数据集。

    每个变量与每个剩余变量配对。 为每对绘制散点图。

    # Give the chart file a name.

    png(file = "scatterplot_matrices.png")

    # Plot the matrices between 4 variables giving 12 plots.

    # One variable with 3 others and total 4 variables.

    pairs(~wt+mpg+disp+cyl,data = mtcars,

    main = "Scatterplot Matrix")

    # Save the file.

    dev.off()

    当执行上面的代码中,我们得到以下输出。

    227093517a580cf2298c30d274f7fbbe.png

    展开全文
  • 统计图表散点图

    2021-07-29 15:01:30
    散点图1.1 常用参数2. 进阶图2.1 气泡图2.2 边缘直方图 1. 散点图   散点图用于查看两个变量之间的关系, import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline data = pd.read_excel('data...

    1. 散点图

      散点图用于查看两个变量之间的关系,

    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    
    data = pd.read_excel('data.xlsx')
    change = data.Open - data.Close
    x = change[:-1]
    y = change[1:]
    
    plt.scatter(x, y)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    1.1 常用参数

    • c: 颜色
    • s:大小
    • marker:点的形状
    • alpha:点的透明度
    plt.scatter(x, y, c='r', s=30, marker='^', alpha=0.4)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    2. 进阶图

    2.1 气泡图

      气泡图常用于展示3个变量间的关系。在上一节中介绍了scatter中的s参数可以控制点的大小,由于它可以传入一个数组,这样就能让不同的点有不同的大小,利用s的这个特点就能实现气泡图:

    import numpy as np
    
    x = np.arange(1,10) 
    y = np.random.randint(1, 10, size=9)
    size = np.exp(x)
    
    plt.scatter(x, y, c='r', s=size, marker='o', alpha=0.3)
    

    在这里插入图片描述
      如上图所示,各点的大小随着横轴的增加增加,在处理实际问题时,传入s的数组的值尽量要大一点,不然点大小的差距不明显。

    2.2 边缘直方图

      本文的一开始就介绍散点图可以用来探索变量间的关系,那么我们在使用散点图的同时能不能页观察单个变量的特征呢?答案是可以的,我们可以使用边缘直方图在散点图的边缘实现单个变量的直方图:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    %matplotlib inline
    
    # 为了美观我们使用ggplot的绘图风格
    plt.style.use('ggplot')
    
    # 随机生成数据
    x = np.random.randn(200)
    y = x + np.random.randn(200) * 0.5
    
    # 创建一个大小为16*12画板,并把画板分解成16块
    fig = plt.figure(figsize=(16, 12))
    grid = plt.GridSpec(4, 5, hspace=0.3, wspace=0.2)
    
    # 左上九个格子为主图(散点图)的区域
    axScatter = fig.add_subplot(grid[:-1, :-1])
    # 最右一行的前3个格子为横轴变量的直方图的区域
    axHistX = fig.add_subplot(grid[-1, 0:-1], xticklabels=[], yticklabels=[])
    # 最右一列的前3个格子为纵轴变量的直方图的区域
    axHistY = fig.add_subplot(grid[:-1, -1], xticklabels=[], yticklabels=[])
    
    
    # 散点图绘制
    axScatter.scatter(x, y)
    
    # 横轴直方图
    axHistX.hist(x, 40, orientation='vertical')
    axHistX.invert_yaxis()
    
    # 纵轴直方图
    axHistY.hist(y, 40, orientation='horizontal')
    
    # 标题
    axScatter.set(title='Scatter', xlabel='X', ylabel='Y')
    
    # 标题字体大小
    axScatter.title.set_fontsize(20)
    
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
      画这个边缘直方图使用了matplotlib中的GridSpec方法,该方法主要是可以将画布进行裁剪。

    展开全文
  • 图表-折线图的实现

    千次阅读 2020-12-20 12:10:49
    2、画点连线 根据数据源中的数据计算每个点在当前图表视图的的坐标位置,使用UIBezierPath设置路径并使用CAShapeLayer连点成线: for (NSInteger i = 0; i ; i++) { NSArray *array = self.dataArr[i]; ...

    1、画坐标系

    使用CAShapeLayer画坐标系的每一根虚线:

    CAShapeLayer *shapeLayer = [CAShapeLayer layer];

    [shapeLayer setBounds:self.bounds];

    [shapeLayer setPosition:CGPointMake(CGRectGetWidth(self.frame) / 2, CGRectGetHeight(self.frame))];

    [shapeLayer setFillColor:[UIColor clearColor].CGColor];

    //  设置虚线颜色为blackColor

    [shapeLayer setStrokeColor:lineColor.CGColor];

    //  设置虚线宽度

    [shapeLayer setLineWidth:CGRectGetHeight(self.frame)];

    [shapeLayer setLineJoin:kCALineJoinMiter];

    //  设置线宽,线间距

    [shapeLayer setLineDashPattern:[NSArray arrayWithObjects:[NSNumber numberWithInt:lineLength], [NSNumber numberWithInt:lineSpacing], nil]];

    //  设置路径

    CGMutablePathRef path = CGPathCreateMutable();

    CGPathMoveToPoint(path, NULL, 0, 0);

    CGPathAddLineToPoint(path, NULL, CGRectGetWidth(self.frame), 0);

    [shapeLayer setPath:path];

    CGPathRelease(path);

    //  把绘制好的虚线添加上来

    [self.layer addSublayer:shapeLayer];

    2、画点连线

    根据数据源中的数据计算每个点在当前图表视图的的坐标位置,使用UIBezierPath设置路径并使用CAShapeLayer连点成线:

    for (NSInteger i = 0; i < self.dataArr.count; i++) {

    NSArray *array = self.dataArr[i];

    UIBezierPath *path = [UIBezierPath bezierPath];

    for (NSInteger i = 0; i < array.count; i++) {

    ChartModel *chart = [array objectAtIndex:i];

    CGPoint point = [self getPointWithChart:chart];

    if (i == 0) {

    [path moveToPoint:point];

    }else {

    [path addLineToPoint:point];

    }

    }

    CAShapeLayer *pathLayer = [CAShapeLayer layer];

    pathLayer.frame = CGRectMake(0, 0, _kWidth, _kHeight);

    pathLayer.path = path.CGPath;

    pathLayer.strokeColor = ((UIColor *)[self.colorArr objectAtIndex:i]).CGColor;

    pathLayer.fillColor = nil;

    pathLayer.lineWidth = 1.5;

    pathLayer.lineJoin = kCALineJoinRound;

    [self.layer addSublayer:pathLayer];

    }

    示例:

    github地址:https://github.com/lionskl/KLChartView.git

    展开全文
  • 添加两个折线图 选中可视化插件“Graph”后,添加两个Query -- 折线1 - Query A SELECT $__time(date), '有效算力' as metric, quality_adj_power as value FROM analyse_miner_efficient_daily where ...

    添加两个折线图

    选中可视化插件“Graph”后,添加两个Query

    -- 折线1 - Query A
    
    SELECT
      $__time(date),
      '有效算力' as metric,
      quality_adj_power as value
    FROM
      analyse_miner_efficient_daily
    where 
      miner = '$Actor' and
      $__timeFilter(date)
    order by date
    -- 折线2 - Query B
    
    SELECT
      $__time(date),
      '每日封装算力' as metric,
      increased_sector_count*sector_size as value
    FROM
      analyse_miner_efficient_daily
    where miner = '$Actor'and
      $__timeFilter(date)
    order by date
    

    添加两条线后的效果如下图

    这个时候,我们想要把“每日封装算力”转化成柱状图。

    Graph双折线的情况下,将其中一个展示为柱状

    在右侧panel找到“Series overrides”区域

    添加系列,选中“每日封装算力”,按下列操作顺序操作

    操作1:

    操作2:

    操作3:

    操作4:

    最后看下效果

    展开全文
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