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  • R语言可视化:散点图、散点图和折线图(line charts)、3D散点图、旋转3D散点图、气泡图、corrgram包可视化...
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    2022-01-13 17:11:07

    R语言可视化:散点图、散点图和折线图(line charts)、3D散点图、旋转3D散点图、气泡图、corrgram包可视化相关性矩阵、马赛克图( Mosaic plots)、hexbin、密度图

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  • python 绘图---2D、3D散点图折线图、曲面图,可以方便的进行科研绘图,学习交流
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    2017-12-21 13:21:40
    在一个三维座标系下画三维折线图,,,,,,,,,,
  • 3d 散点图 具有数据导入界面的 3D 散点图可视化
  • python 绘图---2D、3D散点图折线图、曲面图

    万次阅读 多人点赞 2018-01-29 11:55:08
    Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形,通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等...

    python中绘制2D曲线图需要使用到Matplotlib,Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形,通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。
     

    1. 绘制折线图


    plt.plot() 可以用于绘制折线图。只传入一维的散点(n个)p1时,横坐标对应散点的次序,从0到n-1,纵坐标对应散点的值。示例:

     

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    p1=[0,1.1,1.8,3.1,4.0]  # 数据点
    
    #创建绘图图表对象,可以不显式创建,跟cv2中的cv2.namedWindow()用法差不多
    plt.figure('Draw')
    
    plt.plot(p1)  # plot绘制折线图
    
    plt.draw()  # 显示绘图
    
    plt.pause(5)  #显示5秒
    
    plt.savefig("easyplot01.jpg")  #保存图象
    
    plt.close()   #关闭图表

     

    绘图:



    plt.plot() 传入二维的散点p1,p2(p1和p2的长度要一样)时,横坐标x绘制p1,纵坐标y绘制p2,示例:

     

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    p1=[0,1.1,1.8,3.1,4.0]  # 数据点
    p2=[2,2.4,4.3,3.5,2.5]
    
    #创建绘图图表对象,可以不显式创建,跟cv2中的cv2.namedWindow()用法差不多
    plt.figure('Draw')
    
    plt.plot(p1,p2)  # plot绘制折线图
    
    plt.draw()  # 显示绘图
    
    plt.pause(5)  #显示5秒
    
    plt.savefig("easyplot01.jpg")  #保存图象
    
    plt.close()   #关闭图表

     

    绘图:


     

    2. 绘制散点图


    plt.scatter()用于绘制散点图,传入参数必须是二维的:plt.scatter(p1,p2),示例:

     

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    p1=[0,1.1,1.8,3.1,4.0]  # 数据点
    p2=[2,2.4,4.3,3.5,2.5]
    
    #创建绘图图表对象,可以不显式创建,跟cv2中的cv2.namedWindow()用法差不多
    plt.figure('Draw')
    
    plt.scatter(p1,p2)  # scatter绘制散点图
    
    plt.draw()  # 显示绘图
    
    plt.pause(10)  #显示10秒
    
    plt.savefig("easyplot.jpg")  #保存图象
    
    plt.close()   #关闭图表

     

    绘图:




    plt.plot() 也可以用于绘制散点图,plt.plot(p1,p2,'ro')表示散点的颜色是红色,形状是o,示例:

     

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    p1=[0,1.1,1.8,3.1,4.0]  # 数据点
    p2=[2,2.4,4.3,3.5,2.5]
    
    #创建绘图图表对象,可以不显式创建,跟cv2中的cv2.namedWindow()用法差不多
    plt.figure('Draw')
    
    plt.plot(p1,p2,'ro')
    
    plt.draw()  # 显示绘图
    
    plt.pause(10)  #显示10秒
    
    plt.savefig("easyplot.jpg")  #保存图象
    
    plt.close()   #关闭图表

     

     

     

    绘图:


     

    3. 添加坐标轴说明、添加标题、图片中插入文字、显示网格


    坐标轴说明:plt.xlabel()、plt.ylabel()
    添加标题: plt.title()
    插入文字: plt.text(60, .025, r'$number=5, sigma=0$')
    显示网格: plt.grid(True)

     

     

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    p1=[0,1.1,1.8,3.1,4.0]  # 数据点
    p2=[2,2.4,4.3,3.5,2.5]
    
    #创建绘图图表对象,可以不显式创建,跟cv2中的cv2.namedWindow()用法差不多
    plt.figure('Draw')
    
    plt.plot(p1,p2,'ro')
    
    plt.xlabel('number of samples')
    plt.ylabel('value of samples')
    
    plt.title('sample data')
    
    plt.text(1.1, 3.6, r'$number=5, sigma=0$')
    
    plt.grid(True)
    
    plt.draw()  # 显示绘图
    
    plt.pause(10)  #显示10秒
    
    plt.savefig("easyplot.jpg")  #保存图象
    
    plt.close()   #关闭图表


    绘图:

     

     

    4. 绘制3D图曲面图


    plot_surface()用于绘制3D曲面图:

     

    # -*- coding: utf-8 -*-
    from matplotlib import pyplot as plt
    import numpy as np
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    
    fig = plt.figure()
    ax = Axes3D(fig)
    
    X = [0,1.1,1.8,3.1,4.0]
    Y = [2,2.4,4.3,3.5,2.5]
    X, Y = np.meshgrid(X, Y)
    Z = np.array([[2,2.4,4.3,3.5,2.5]])
    
    ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')
    
    plt.draw()
    plt.pause(10)
    plt.savefig('3D.jpg')
    plt.close()
    


    绘图:

     

     

    使用plot_surface()绘制另一个3D曲面:

     

    # -*- coding: utf-8 -*-
    from matplotlib import pyplot as plt
    import numpy as np
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    
    fig = plt.figure()
    ax = Axes3D(fig)
    X = np.arange(-4, 4, 0.25)
    Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
    X, Y = np.meshgrid(X, Y)
    R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
    Z = X*Y
    
    ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')
    
    plt.draw()
    plt.pause(10)
    plt.savefig('3D.jpg')
    plt.close()

     

    绘图:

     


     

    5. 绘制3D散点图


    scatter()用于绘制3D散点图:

     

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    
    x = [0,1.1,1.8,3.1,4.0]
    y = [2,2.4,4.3,3.5,2.5]
    z = [1,2,3,4,5]
    
    ax = plt.subplot(projection='3d')  # 创建一个三维的绘图工程
    
    ax.scatter(x, y, z, c='r')  # 绘制数据点,颜色是红色
    
    ax.set_zlabel('Z')  # 坐标轴
    ax.set_ylabel('Y')
    ax.set_xlabel('X')
    
    plt.draw()
    plt.pause(10)
    plt.savefig('3D.jpg')
    plt.close()

     

     

     

    绘图:

     

     

    展开全文
  • 一、3D折线图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import random import matplotlib as mpl from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d ...
    公众号: 数据小斑马,关注即可获得价值1000元的数据分析学习资料
    

    数据可视化系列汇总:
    Matplotlib可视化①——二维图表绘制(折线图&直方图&散点图&条形图&箱形图)
    Seaborn做图系列①——直方图&箱型图&散点图&回归图&热力图&条形图
    Excel数据分析高级技巧①——动态图表制作(offset,vlookup,控件…)
    Excel高级图表制作①——电池图/KPI完成情况对比图/重合柱形图
    Excel高级图表制作②——帕累托图
    Excel高级图表制作③——漏斗图/转化路径图

    一、3D折线图

    公众号: 数据小斑马,关注即可获得价值1000元的数据分析学习资料
    
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    import random
    import matplotlib as mpl
    from matplotlib import cm
    from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
    from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection,Line3DCollection
    
    x = np.linspace(1,20,20)
    y = np.arange(10,30,1)
    z = np.random.randint(20,50,20)  # numpy分别生成三个维度数据
    fig = plt.figure()
    ax = Axes3D(fig)  # 创建3D图的2种方式,第一种通过Axes3D将图片从二维变成三维,第二种通过在add_subplot(111,projection='3d')将子图坐标修改成三维
    ax.plot(x,y,z,'bo--')  # 参数与二维折现图不同的在于多了一个Z轴的数据
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    二、3D曲面图

    公众号: 数据小斑马,关注即可获得价值1000元的数据分析学习资料
    
    data = np.random.randint(100,500,(3,10,20))
    x,y,z = data[0],data[1],data[2]  # numpy同时生成三维数据
    fig = plt.figure()
    ax1 = fig.add_subplot(121,projection='3d')
    ax1.plot_surface(x,y,z,cmap=plt.cm.winter,rstride=1,cstride=1) # rstride和cstride是隔几行几列取一个数字,代表曲面的稀疏度
    ax2 = fig.add_subplot(122,projection='3d')
    ax2.plot_surface(x,y,z,cmap=plt.cm.winter,rstride=10,cstride=10)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    三、3D散点图

    公众号: 数据小斑马,关注即可获得价值1000元的数据分析学习资料
    
    x= np.linspace(5,20,20)
    y = np.linspace(20,100,20)
    x1,y1 = np.meshgrid(x,y)
    z = np.sin(x1)*y1+np.sin(y1)*x1  # 函数构造数据
    fig = plt.figure()
    ax1 = fig.add_subplot(121,projection='3d')
    ax1.scatter(x1,y1,z,c='y',marker='D')
    ax2 = fig.add_subplot(122,projection='3d')
    ax2.scatter(x1[:10],y1[:10],z[:10],cmap=plt.cm.winter,marker='o')
    ax2.scatter(x1[10:],y1[10:],z[10:],cmap=plt.cm.spring,marker='*')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    四、等高线图

    x = np.arange(-10,10,0.01)  #生成步长为0.01的数据
    y = np.arange(-10,10,0.01)
    x,y=np.meshgrid(x,y)
    def func(x,y):
        return x**2+y**2
    fig,axes = plt.subplots(2,2)
    axes[0,0].contour(x,y,func(x,y),20,cmap=plt.cm.winter,alpha=0.8) # 不填充,只是线20是指分成20等份,分太多会看不清
    axes[0,1].contourf(x,y,func(x,y),20,cmap=plt.cm.hot)  # 填充
    c = axes[1,0].contour(x,y,func(x,y),[8,20],c='k')  # [8,20]是只想看这两条线
    plt.clabel(c,inline=True,fontsize=10,fmt='%.f',colors=['k','y']) # 设置数据标签格式,inline是在线上
    d = axes[1,1].contourf(x,y,func(x,y),10,cmap=plt.cm.hot)
    plt.clabel(d,inline=True,fontsizq=10,fmt='%.f')
    plt.colorbar(d) # 显示数据条
    plt.xticks(())
    plt.yticks(()) # 去除坐标轴
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述


    本人互联网数据分析师,目前已出ExcelSQLPandasMatplotlibSeaborn机器学习统计学个性推荐关联算法工作总结系列。


    微信搜索 " 数据小斑马" 公众号
    1、回复“数据分析"就可以免费领取数据分析升级打怪 15本必备教材

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 简单快速的使用origin绘制3D散点图

    千次阅读 2021-01-14 05:30:11
    除了常见的二维图表,在文献中也会见到3维的图表,如下图的PCA分析图表。...图表绘制数据整理后,通过 Plot/ 3D Scatter (如下图)绘制3D散点图。在数据选择窗口,A、B、C三列数据分别对应X、Y、Z,点击OK...

    除了常见的二维图表,在文献中也会见到3维的图表,如下图的PCA分析图表。

    数据准备

    示例所用的数据如下,假设A、B、C三列数据为3个主成分,D列为样本。

    绘制3D的图表需要Z轴,因此我们需要将一列数据转换为“Z”,方法如下图,我们这里将C列数据转化为“Z”。

    图表绘制

    数据整理后,通过 Plot/ 3D Scatter (如下图)绘制3D散点图。

    在数据选择窗口,A、B、C三列数据分别对应X、Y、Z,点击OK。

    立即可获得初步的绘制结果,见下图,单击图表内的空白区域,可对图表进行平移、缩放和旋转。

    右键图表中的“小球球”,在菜单中点Plot Details(如下图),可对这些“球球”进行进一步的调整,如大小、颜色、形状(不仅仅是球形,你也可以选择正方体、星形等等)的改变等。

    除了上面这些,当然比较重要的是要建立“颜色索引”,我想实现给3个样本分别进行着色。方法如下图,点击Color 右侧的小三角,在By Points选项卡,将D列的“Species”数据作为颜色的Indexing。

    这样,小球球就按D列的数据分成三种颜色啦。嗯,图例还有问题,接下来我们需要让PC1和PC2也显示出来。右键图表中的图例,通过Legend\Reconstruct Legend(如下图) 让PC1和PC2也显示出来。

    图表调整

    关于3D图表的调整如坐标轴的调整与之前讲的2D图表的调整一致,如果有轴标签出现重叠的现象,可通过对坐标轴的Scale进行微调来“错开”,你也可用3D Rotation工具(如下图,窗口左侧工具栏也有)对图表进行旋转、倾斜、改变透视关系等,非常方便,大家可以试一试。

    最终的导出结果如下图:

    展开全文
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