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  • 利用python绘制散点图

    2018-10-23 20:21:53
    本代码是利用python绘制散点图,使用xlrd读取Excel文件,
  • 前言上篇文章介绍了使用matplotlib绘制折线图,参考:...一、matplotlib绘制散点图# coding=utf-8import matplotlib.pyplot as pltyears = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 201...

    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-8

    import matplotlib.pyplot as plt

    years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019]

    turnovers = [0.5, 9.36, 52, 191, 350, 571, 912, 1027, 1682, 2135, 2684]

    plt.figure(figsize=(10, 10), dpi=100)

    plt.scatter(years, turnovers)

    plt.show()

    运行结果:

    b2a4dd926d61444a6faaa9696e4eb22e.png

    scatter(): matplotlib中绘制散点图的函数。可以传入很多参数,一般传入两个列表,分别是散点图中的x值和y值。上面的例子中使用2009年至2019年这十一年天猫双11的总成交额数据。

    散点图根据提供的两组数据,构成图形中的多个坐标点。根据坐标点的分布,分析两个变量之间是否存在某种关联,或总结坐标点的分布趋势,用于预测数据的走势。

    上面的代码已经实现了简单的散点图,但只把点绘制出来了,很多信息都不完整,所以需要进行优化。

    二、matplotlib优化散点图

    import matplotlib.pyplot as plt

    years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019]

    turnovers = [0.5, 9.36, 52, 191, 350, 571, 912, 1027, 1682, 2135, 2684]

    plt.figure(figsize=(10, 15), dpi=100)

    plt.scatter(years, turnovers, c='red', s=100, label='成交额')

    plt.xticks(range(2008, 2020, 1))

    plt.yticks(range(0, 3200, 200))

    plt.xlabel("年份", fontdict={'size': 16})

    plt.ylabel("成交额", fontdict={'size': 16})

    plt.title("历年天猫双11总成交额", fontdict={'size': 20})

    plt.legend(loc='best')

    plt.show()

    运行结果:

    11ed3c370b29f9053d96f7430db7310d.png

    在第一次绘制的散点图中,已经看出了点的大概分布情况,所以在使用figure()函数创建图像时,可以修改figsize参数调整图像尺寸,设置更好的图像比例。

    在调用scatter()函数绘制散点图时,使用c='颜色'来设置点的颜色,使用s='大小'来设置点的大小,并设置label用于图例展示。

    第一次的散点图中,x轴上没有显示所有的年份刻度,最后一个点已经分布到了图形的右上角,所以使用xticks()和yticks()来设置x轴和y轴的刻度标签和范围。

    使用xlabel()和ylabel()设置x轴和y轴的标签,说明x轴和y轴的含义。使用title()设置散点图的标题,说明散点图展示的数据。使用legend()将图例展示出来。

    这样一张基本功能完整,信息完整的散点图就完成了。

    三、matplotlib散点图区分点的颜色和大小

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019]

    turnovers = [0.5, 9.36, 52, 191, 350, 571, 912, 1027, 1682, 2135, 2684]

    plt.figure(figsize=(10, 15), dpi=100)

    size = list()

    for tur in turnovers:

    size.append(tur) if tur > 100 else size.append(100)

    plt.xticks(range(2008, 2020, 1))

    plt.yticks(range(0, 3200, 200))

    plt.scatter(years, turnovers, c=np.random.randint(0, 50, 11), s=size)

    plt.xlabel("年份", fontdict={'size': 16})

    plt.ylabel("成交额", fontdict={'size': 16})

    plt.title("历年天猫双11总成交额", fontdict={'size': 20})

    plt.show()

    运行结果:

    ac08d8178d307c94cdb19db8bdb606b9.png

    上一张散点图中已经对数据作了基本的展示,为了使数据展示效果更好,可以对散点图进行美化。

    数据是历年双11的总成交额,每年的数据是独立的,可以用不同的颜色来区分。这里使用numpy中的random.randint()随机生成11个值,将这11个随机的值传给scatter()函数中的c参数,使每一个点的颜色不一样,可以更好地表示每个点的独立性。

    pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

    成交额是逐年变化的,为了从散点图中体现出大小的差异,可以根据成交额的大小设置点的大小。这里直接将成交额作为点的大小(成交额很小的设置一个值,图形中的点不小于这个值),得到由11个值组成的列表,传给scatter()函数中的s参数,可以体现每个点的大小差异(成交额越大点越大)。

    四、matplotlib散点图的趋势简单分析

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    import math

    years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019]

    turnovers = [0.5, 9.36, 52, 191, 350, 571, 912, 1027, 1682, 2135, 2684]

    squares = [math.pow(year-2008, 3.3) for year in years]

    powers = [math.pow(2, year-2008) for year in years]

    plt.figure(figsize=(10, 15), dpi=100)

    size = list()

    for tur in turnovers:

    size.append(tur) if tur > 100 else size.append(100)

    plt.xticks(range(2008, 2020, 1))

    plt.yticks(range(0, 3200, 200))

    plt.scatter(years, turnovers, c=np.random.randint(0, 50, 11), s=size, label='成交额')

    plt.plot(years, squares, color='red', label='x^3.4')

    plt.plot(years, powers, color='blue', label='2^n')

    plt.legend(loc='best', fontsize=16, markerscale=0.5)

    plt.xlabel("年份", fontdict={'size': 16})

    plt.ylabel("成交额", fontdict={'size': 16})

    plt.title("历年天猫双11总成交额", fontdict={'size': 20})

    plt.show()

    运行结果:

    e378448f7f81c1fef607776a1c9466fa.png

    散点图的作用主要是用于分析数据的趋势,用于预测未来的数据。比如我想预测2020年天猫双11的总成交额,通过对比的方式,简单分析一下这个趋势更接近指数函数还是更接近多次函数。

    在散点图中,我绘制了两条曲线,y=2^x和y=x^(3.4),一条是2为底的指数函数,一条是x的3.4次方(三次函数ax^3+bx^2+cx+d),可以看到双11总成交额的变化趋势更接近三次函数。

    这里我只是简单对比一下,三次函数还有二次项、一次项和常数项,所以x^(3.4)中的0.4可以通过二次项、一次项和常数项来补充,指数函数的变化趋势太快,与双11总成交额的变化趋势差异很大。这种简单对比是很粗糙的,只是为了说明散点图可以用于分析趋势。真实的分析不能简单看每年的数据,需要考虑很多因素(甚至因为某个因素的加入,成交额已经快到天花板了,很可能后面会下降)。

    总结

    到此这篇关于Python利用matplotlib绘制散点图的文章就介绍到这了,更多相关Python matplotlib绘制散点图内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客!

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  • 前言S7k免费资源网上篇文章介绍了使用matplotlib绘制折线图,参考:...S7k免费资源网一、matplotlib绘制散点图S7k免费资源网# coding=utf-8import matplotlib.pyplot as pltyears = [2009, 201...

    前言S7k免费资源网

    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。S7k免费资源网

    一、matplotlib绘制散点图S7k免费资源网

    # coding=utf-8

    import matplotlib.pyplot as plt

    years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019]

    turnovers = [0.5, 9.36, 52, 191, 350, 571, 912, 1027, 1682, 2135, 2684]

    plt.figure(figsize=(10, 10), dpi=100)

    plt.scatter(years, turnovers)

    plt.show()

    运行结果:S7k免费资源网

    S7k免费资源网

    scatter(): matplotlib中绘制散点图的函数。可以传入很多参数,一般传入两个列表,分别是散点图中的x值和y值。上面的例子中使用2009年至2019年这十一年天猫双11的总成交额数据。S7k免费资源网

    散点图根据提供的两组数据,构成图形中的多个坐标点。根据坐标点的分布,分析两个变量之间是否存在某种关联,或总结坐标点的分布趋势,用于预测数据的走势。S7k免费资源网

    上面的代码已经实现了简单的散点图,但只把点绘制出来了,很多信息都不完整,所以需要进行优化。S7k免费资源网

    二、matplotlib优化散点图S7k免费资源网

    import matplotlib.pyplot as plt

    years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019]

    turnovers = [0.5, 9.36, 52, 191, 350, 571, 912, 1027, 1682, 2135, 2684]

    plt.figure(figsize=(10, 15), dpi=100)

    plt.scatter(years, turnovers, c='red', s=100, label='成交额')

    plt.xticks(range(2008, 2020, 1))

    plt.yticks(range(0, 3200, 200))

    plt.xlabel("年份", fontdict={'size': 16})

    plt.ylabel("成交额", fontdict={'size': 16})

    plt.title("历年天猫双11总成交额", fontdict={'size': 20})

    plt.legend(loc='best')

    plt.show()

    运行结果:S7k免费资源网

    S7k免费资源网

    在第一次绘制的散点图中,已经看出了点的大概分布情况,所以在使用figure()函数创建图像时,可以修改figsize参数调整图像尺寸,设置更好的图像比例。S7k免费资源网

    在调用scatter()函数绘制散点图时,使用c='颜色'来设置点的颜色,使用s='大小'来设置点的大小,并设置label用于图例展示。S7k免费资源网

    第一次的散点图中,x轴上没有显示所有的年份刻度,最后一个点已经分布到了图形的右上角,所以使用xticks()和yticks()来设置x轴和y轴的刻度标签和范围。S7k免费资源网

    使用xlabel()和ylabel()设置x轴和y轴的标签,说明x轴和y轴的含义。使用title()设置散点图的标题,说明散点图展示的数据。使用legend()将图例展示出来。S7k免费资源网

    这样一张基本功能完整,信息完整的散点图就完成了。S7k免费资源网

    三、matplotlib散点图区分点的颜色和大小S7k免费资源网

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019]

    turnovers = [0.5, 9.36, 52, 191, 350, 571, 912, 1027, 1682, 2135, 2684]

    plt.figure(figsize=(10, 15), dpi=100)

    size = list()

    for tur in turnovers:

    size.append(tur) if tur > 100 else size.append(100)

    plt.xticks(range(2008, 2020, 1))

    plt.yticks(range(0, 3200, 200))

    plt.scatter(years, turnovers, c=np.random.randint(0, 50, 11), s=size)

    plt.xlabel("年份", fontdict={'size': 16})

    plt.ylabel("成交额", fontdict={'size': 16})

    plt.title("历年天猫双11总成交额", fontdict={'size': 20})

    plt.show()

    运行结果:S7k免费资源网

    S7k免费资源网

    上一张散点图中已经对数据作了基本的展示,为了使数据展示效果更好,可以对散点图进行美化。S7k免费资源网

    数据是历年双11的总成交额,每年的数据是独立的,可以用不同的颜色来区分。这里使用numpy中的random.randint()随机生成11个值,将这11个随机的值传给scatter()函数中的c参数,使每一个点的颜色不一样,可以更好地表示每个点的独立性。S7k免费资源网

    pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

    成交额是逐年变化的,为了从散点图中体现出大小的差异,可以根据成交额的大小设置点的大小。这里直接将成交额作为点的大小(成交额很小的设置一个值,图形中的点不小于这个值),得到由11个值组成的列表,传给scatter()函数中的s参数,可以体现每个点的大小差异(成交额越大点越大)。S7k免费资源网

    四、matplotlib散点图的趋势简单分析S7k免费资源网

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    import math

    years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019]

    turnovers = [0.5, 9.36, 52, 191, 350, 571, 912, 1027, 1682, 2135, 2684]

    squares = [math.pow(year-2008, 3.3) for year in years]

    powers = [math.pow(2, year-2008) for year in years]

    plt.figure(figsize=(10, 15), dpi=100)

    size = list()

    for tur in turnovers:

    size.append(tur) if tur > 100 else size.append(100)

    plt.xticks(range(2008, 2020, 1))

    plt.yticks(range(0, 3200, 200))

    plt.scatter(years, turnovers, c=np.random.randint(0, 50, 11), s=size, label='成交额')

    plt.plot(years, squares, color='red', label='x^3.4')

    plt.plot(years, powers, color='blue', label='2^n')

    plt.legend(loc='best', fontsize=16, markerscale=0.5)

    plt.xlabel("年份", fontdict={'size': 16})

    plt.ylabel("成交额", fontdict={'size': 16})

    plt.title("历年天猫双11总成交额", fontdict={'size': 20})

    plt.show()

    运行结果:S7k免费资源网

    S7k免费资源网

    散点图的作用主要是用于分析数据的趋势,用于预测未来的数据。比如我想预测2020年天猫双11的总成交额,通过对比的方式,简单分析一下这个趋势更接近指数函数还是更接近多次函数。S7k免费资源网

    在散点图中,我绘制了两条曲线,y=2^x和y=x^(3.4),一条是2为底的指数函数,一条是x的3.4次方(三次函数ax^3+bx^2+cx+d),可以看到双11总成交额的变化趋势更接近三次函数。S7k免费资源网

    这里我只是简单对比一下,三次函数还有二次项、一次项和常数项,所以x^(3.4)中的0.4可以通过二次项、一次项和常数项来补充,指数函数的变化趋势太快,与双11总成交额的变化趋势差异很大。这种简单对比是很粗糙的,只是为了说明散点图可以用于分析趋势。真实的分析不能简单看每年的数据,需要考虑很多因素(甚至因为某个因素的加入,成交额已经快到天花板了,很可能后面会下降)。S7k免费资源网

    总结S7k免费资源网

    展开全文
  • 前言上篇文章介绍了使用matplotlib绘制折线图,参考:...一、matplotlib绘制散点图# coding=utf-8import matplotlib.pyplot as pltyears = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 201...

    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-8

    import matplotlib.pyplot as plt

    years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019]

    turnovers = [0.5, 9.36, 52, 191, 350, 571, 912, 1027, 1682, 2135, 2684]

    plt.figure(figsize=(10, 10), dpi=100)

    plt.scatter(years, turnovers)

    plt.show()

    运行结果:

    e62af0eec635a27bfcea0c1764d9143c.png

    scatter(): matplotlib中绘制散点图的函数。可以传入很多参数,一般传入两个列表,分别是散点图中的x值和y值。上面的例子中使用2009年至2019年这十一年天猫双11的总成交额数据。

    散点图根据提供的两组数据,构成图形中的多个坐标点。根据坐标点的分布,分析两个变量之间是否存在某种关联,或总结坐标点的分布趋势,用于预测数据的走势。

    上面的代码已经实现了简单的散点图,但只把点绘制出来了,很多信息都不完整,所以需要进行优化。

    二、matplotlib优化散点图

    import matplotlib.pyplot as plt

    years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019]

    turnovers = [0.5, 9.36, 52, 191, 350, 571, 912, 1027, 1682, 2135, 2684]

    plt.figure(figsize=(10, 15), dpi=100)

    plt.scatter(years, turnovers, c='red', s=100, label='成交额')

    plt.xticks(range(2008, 2020, 1))

    plt.yticks(range(0, 3200, 200))

    plt.xlabel("年份", fontdict={'size': 16})

    plt.ylabel("成交额", fontdict={'size': 16})

    plt.title("历年天猫双11总成交额", fontdict={'size': 20})

    plt.legend(loc='best')

    plt.show()

    运行结果:

    32024d71ec24b58020710cf82eb3192e.png

    在第一次绘制的散点图中,已经看出了点的大概分布情况,所以在使用figure()函数创建图像时,可以修改figsize参数调整图像尺寸,设置更好的图像比例。

    在调用scatter()函数绘制散点图时,使用c='颜色'来设置点的颜色,使用s='大小'来设置点的大小,并设置label用于图例展示。

    第一次的散点图中,x轴上没有显示所有的年份刻度,最后一个点已经分布到了图形的右上角,所以使用xticks()和yticks()来设置x轴和y轴的刻度标签和范围。

    使用xlabel()和ylabel()设置x轴和y轴的标签,说明x轴和y轴的含义。使用title()设置散点图的标题,说明散点图展示的数据。使用legend()将图例展示出来。

    这样一张基本功能完整,信息完整的散点图就完成了。

    三、matplotlib散点图区分点的颜色和大小

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019]

    turnovers = [0.5, 9.36, 52, 191, 350, 571, 912, 1027, 1682, 2135, 2684]

    plt.figure(figsize=(10, 15), dpi=100)

    size = list()

    for tur in turnovers:

    size.append(tur) if tur > 100 else size.append(100)

    plt.xticks(range(2008, 2020, 1))

    plt.yticks(range(0, 3200, 200))

    plt.scatter(years, turnovers, c=np.random.randint(0, 50, 11), s=size)

    plt.xlabel("年份", fontdict={'size': 16})

    plt.ylabel("成交额", fontdict={'size': 16})

    plt.title("历年天猫双11总成交额", fontdict={'size': 20})

    plt.show()

    运行结果:

    81830154bbb9dba8f70ad970dcf3d250.png

    上一张散点图中已经对数据作了基本的展示,为了使数据展示效果更好,可以对散点图进行美化。

    数据是历年双11的总成交额,每年的数据是独立的,可以用不同的颜色来区分。这里使用numpy中的random.randint()随机生成11个值,将这11个随机的值传给scatter()函数中的c参数,使每一个点的颜色不一样,可以更好地表示每个点的独立性。

    pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

    成交额是逐年变化的,为了从散点图中体现出大小的差异,可以根据成交额的大小设置点的大小。这里直接将成交额作为点的大小(成交额很小的设置一个值,图形中的点不小于这个值),得到由11个值组成的列表,传给scatter()函数中的s参数,可以体现每个点的大小差异(成交额越大点越大)。

    四、matplotlib散点图的趋势简单分析

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    import math

    years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019]

    turnovers = [0.5, 9.36, 52, 191, 350, 571, 912, 1027, 1682, 2135, 2684]

    squares = [math.pow(year-2008, 3.3) for year in years]

    powers = [math.pow(2, year-2008) for year in years]

    plt.figure(figsize=(10, 15), dpi=100)

    size = list()

    for tur in turnovers:

    size.append(tur) if tur > 100 else size.append(100)

    plt.xticks(range(2008, 2020, 1))

    plt.yticks(range(0, 3200, 200))

    plt.scatter(years, turnovers, c=np.random.randint(0, 50, 11), s=size, label='成交额')

    plt.plot(years, squares, color='red', label='x^3.4')

    plt.plot(years, powers, color='blue', label='2^n')

    plt.legend(loc='best', fontsize=16, markerscale=0.5)

    plt.xlabel("年份", fontdict={'size': 16})

    plt.ylabel("成交额", fontdict={'size': 16})

    plt.title("历年天猫双11总成交额", fontdict={'size': 20})

    plt.show()

    运行结果:

    51d0e045cb1d848ea57b32d6b915ff65.png

    散点图的作用主要是用于分析数据的趋势,用于预测未来的数据。比如我想预测2020年天猫双11的总成交额,通过对比的方式,简单分析一下这个趋势更接近指数函数还是更接近多次函数。

    在散点图中,我绘制了两条曲线,y=2^x和y=x^(3.4),一条是2为底的指数函数,一条是x的3.4次方(三次函数ax^3+bx^2+cx+d),可以看到双11总成交额的变化趋势更接近三次函数。

    这里我只是简单对比一下,三次函数还有二次项、一次项和常数项,所以x^(3.4)中的0.4可以通过二次项、一次项和常数项来补充,指数函数的变化趋势太快,与双11总成交额的变化趋势差异很大。这种简单对比是很粗糙的,只是为了说明散点图可以用于分析趋势。真实的分析不能简单看每年的数据,需要考虑很多因素(甚至因为某个因素的加入,成交额已经快到天花板了,很可能后面会下降)。

    总结

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    2018-03-23 09:21:08
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    // Import necessary packages
    from matplotlib import pyplot as plt
    import numpy as np
    //定义一个函数实现利用文档中某几列数据生成散点图
    def plotData(x1,y1,x2,y2):
    plt.figure(figsize=(8,8))#设置图片大小
    plt.scatter(x1,y1,s=30,c=‘red’,marker=‘o’,alpha=1,label=‘gound truth’)#设置
    plt.scatter(x2,y2,s=30,c=‘blue’,marker=‘o’,alpha=1,label=‘predicted’)
    plt.title('error ')#图片标题
    plt.xlabel(‘X(m)’)#X轴名称
    plt.ylabel(‘Y(m)’)
    plt.legend(loc=‘upper right’)#标签
    plt.savefig(“examples.jpg”)
    plt.show()

    //读取文档中需要的某几列数据
    x1 = []
    y1 = []
    x2 = []
    y2 = []
    x1 = [float(l.split()[0]) for l in open(“aaa.txt”)]
    y1 = [float(l.split()[1]) for l in open(“aaa.txt”)]
    x2 = [float(l.split()[2]) for l in open(“aaa.txt”)]
    y2 = [float(l.split()[3]) for l in open(“aaa.txt”)]
    plotData(x1,y1,x2,y2)

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