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  • matplotlib模块的pyplot有画散点图的函数,但是该函数要求x轴是数字类型。 pandas的plot函数里,散点图类型scatter也要求数字型的,用时间类型的会报错。 在搜索阅读了几十篇网文后,摸索出画散点图的简单办法。 ...

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    matplotlib模块的pyplot有画散点图的函数,但是该函数要求x轴是数字类型。 pandas的plot函数里,散点图类型scatter也要求数字型的,用时间类型的会报错。 在搜索阅读了几十篇网文后,摸索出画散点图的简单办法。 可以使用pyplot的plot_date()画散点图。 下面是完整的python代码: # -*- coding:utf-8 -*- speed1219...

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    我现在有一个nx3矩阵数组。 我想把这三列画成三轴,我怎么能这样做呢? 我在谷歌上搜索过,人们建议用matlab但是我真的很难理解它。 我还需要一个散点图。 有人能教我吗?...

    我有两个矩阵-d,c-100x2和100x1,c只包含1,-1。 在matlab中,我scatter(d(c==1,1),d(c==1,2),r); 当我尝试plt.scatter(d(c==1,1),d(c==1,2),c=r)对于python(未显示导入),它提供了一个错误-‘numpy.ndarray’对象不可调用。 如何访问python中的c索引?...

    正在关注edx上关于在数据科学中使用python编程的课程。 当使用给定的函数绘制我的线性回归模型的结果时,我不确定是否定义的函数drawline不正确,或者我的建模过程中有其他错误。 这里是定义的功能 def drawline(model, x_test, y_test, title, r2):fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111)ax.scatter(x_test, ...

    正在关注edx上关于在数据科学中使用python编程的课程。 当使用给定的函数绘制我的线性回归模型的结果时,我不确定是否定义的函数drawline不正确,或者我的建模过程中有其他错误。 这里是定义的功能 def drawline(model, x_test, y_test, title, r2):fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111)ax.scatter(x_test, ...

    引言上期的推文python-matplotlib 学术型散点图绘制 推出后,很多小伙伴比较喜欢? 希望能够推出更多的类似绘制教程推文,当然,也提出了一些问题,比如 学术图表的字体设置、相关性散点图绘制线的完善,以及多图绘制等问题,本期推文就针对此问题进行一一解决。 02. 绘制上下误差线学术性相关性散点图还需添加拟合...

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    导读:什么是散点图? 可以用来呈现哪些数据关系? 在数据分析过程中可以解决哪些问题? 怎样用python绘制散点图? 本文逐一为你解答。 作者:屈希峰来源:大数据dt(id:bigdatadt)01 概述散点图(scatter)又称散点分布图,是以一个变量为横坐标,另一个变量为纵坐标,利用散点(坐标点)的分布形态反映变量统计...

    然而在eda中有很多的方法,但最有效的工具之一是对图(也称为散点图矩阵)。 散点图矩阵让我们看到了两个变量之间的关系。 散点图矩阵是识别后续分析趋势的好方法,幸运的是,它们很容易用python实现! 在本文中,我们将通过使用seaborn可视化库在python中进行对图的绘制和运行。 我们将看到如何创建默认配对图以快速...

    我正在尝试自动更新散点图。 我的x和y值的来源是外部的,数据会以非预测的时间间隔(轮次)自动推送到我的代码中。 我只是设法在整个过程结束时绘制所有数据,而我正在尝试不断添加数据并将数据绘制到我的画布中。 我得到的(在整个运行结束时)是这样的: ? 然而,我所追求的是: ? 我的代码的简化版本: import mat...

    本人在学习使用python和plotly处理数据时,经过两个小时艰难试错,终于完成了散点图和折线图的实例。 在使用过程中遇到一个大坑,因为官方给出的案例是用在线存储的,所以需要安装jupyter(也就是ipython)才能使用notebook来处理生成的文件,一开始我没太懂iplot和plot之间的差异,导致浪费了很多时间。 重要提示...

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    清华大学出版社=====本文代码运行于win10+python 3. 6.8,需要先下载并安装软件imagemagick-7.0. 8-59-q16-x64-dll.exe。 1、绘制折线图并保存为文件lines.gif参考代码:? 生成的gif文件:? 2、绘制动态柱状图并保存为bars.gif参考代码:? 生成的gif文件:? 3、绘制散点图并保存为scatters.gif参考代码: ? 生成的gif...

    我需要散点图的色彩图在两个轴上都有效,但它只能在一个轴上工作(在我的例子中,轴“x”): my_list = , , , , , , , , , ,, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,, , , , , , , , , , , ...

    关联图是查找两个事物之间关系的图像,他能为我们展示出一个事物随着另一个事物的变化如何变化。 典型的关联图有:折线图、散点图、相关矩阵等我们什么时候会需要关联图? 1、数据报告 & 学术研究展示趋势:比如产品销量随着时间如何变化,智力水平随着教育程度如何变化等展现状态:不同年龄的客户的成交率...

    使用以下方法制作一系列散点图的最佳方法是什么? 例如,如果我有一个dataframedf有一些令人感兴趣的列,我通常将所有内容转换为数组: import matplotlib.pylab as plt# df is a dataframe:fetch col1 and col2 # and drop na rows if any of the columns are namydata =df].dropna(how=any)# now plot with matplot...

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  • python绘制散点图

    万次阅读 多人点赞 2018-07-13 21:41:53
    python中散点图主要是用matplotlib模块的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...

    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()

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    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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  • 这篇文章主要介绍了Python散点图折线图绘制过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下在数据分析的过程,经常需要将数据可视化,目前常使用的...

    这篇文章主要介绍了Python散点图与折线图绘制过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

    在数据分析的过程中,经常需要将数据可视化,目前常使用的:散点图 折线图

    需要import的外部包 一个是绘图 一个是字体导入

    import matplotlib.pyplot as plt

    from matplotlib.font_manager import FontProperties

    在数据处理前需要获取数据,从TXT XML csv excel 等文本中获取需要的数据,保存到list

    def GetFeatureList(full_path_file):

    file_name = full_path_file.split('\')[-1][0:4]

    # print(file_name)

    # print(full_name)

    K0_list = []

    Area_list = []

    all_lines = []

    f = open(full_path_file,'r')

    all_lines = f.readlines()

    lines_num = len(all_lines)

    # 数据清洗

    if lines_num > 5000:

    for i in range(3,lines_num-1):

    temp_k0 = int(all_lines[i].split(' ')[1])

    if temp_k0 == 0:

    K0_list.append(ComputK0(all_lines[i]))

    else:

    K0_list.append(temp_k0)

    Area_list.append(float(all_lines[i].split(' ')[15]))

    # K0_Scatter(K0_list,Area_list,file_name)

    else:

    print('{} 该样本量少于5000'.format(file_name))

    return K0_list, Area_list,file_name

    绘制两组数据的散点图,同时绘制两个散点图,上下分布在同一个图片中

    def K0_Scatter(K0_list, area_list, pic_name):

    plt.figure(figsize=(25, 10), dpi=300)

    # 导入中文字体,及字体大小

    zhfont = FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc', size=16)

    ax = plt.subplot(211)

    # print(K0_list)

    ax.scatter(range(len(K0_list)), K0_list, c='r', marker='o')

    plt.title(u'散点图', fontproperties=zhfont)

    plt.xlabel('Sampling point', fontproperties=zhfont)

    plt.ylabel('K0_value', fontproperties=zhfont)

    ax = plt.subplot(212)

    ax.scatter(range(len(area_list)), area_list, c='b', marker='o')

    plt.xlabel('Sampling point', fontproperties=zhfont)

    plt.ylabel(u'大小', fontproperties=zhfont)

    plt.title(u'散点图', fontproperties=zhfont)

    # imgname = 'E:\' + pic_name + '.png'

    # plt.savefig(imgname, bbox_inches = 'tight')

    plt.show()

    散点图显示

    2019113083850151.png?2019103083947

    绘制一个折线图 每个数据增加标签

    def K0_Plot(X_label, Y_label, pic_name):

    plt.figure(figsize=(25, 10), dpi=300)

    # 导入中文字体,及字体大小

    zhfont = FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc', size=16)

    ax = plt.subplot(111)

    # print(K0_list)

    ax.plot(X_label, Y_label, c='r', marker='o')

    plt.title(pic_name, fontproperties=zhfont)

    plt.xlabel('coal_name', fontproperties=zhfont)

    plt.ylabel(pic_name, fontproperties=zhfont)

    # ax.xaxis.grid(True, which='major')

    ax.yaxis.grid(True, which='major')

    for a, b in zip(X_label, Y_label):

    str_label = a + str(b) + '%'

    plt.text(a, b, str_label, ha='center', va='bottom', fontsize=10)

    imgname = 'E:\' + pic_name + '.png'

    plt.savefig(imgname, bbox_inches = 'tight')

    # plt.show()

    2019113083850152.png?2019103083947

    绘制多条折线图

    def K0_MultPlot(dis_name, dis_lsit, pic_name):

    plt.figure(figsize=(80, 10), dpi=300)

    # 导入中文字体,及字体大小

    zhfont = FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc', size=16)

    ax = plt.subplot(111)

    X_label = range(len(dis_lsit[1]))

    p1 = ax.plot(X_label, dis_lsit[1], c='r', marker='o',label='Euclidean Distance')

    p2 = ax.plot(X_label, dis_lsit[2], c='b', marker='o',label='Manhattan Distance')

    p3 = ax.plot(X_label, dis_lsit[4], c='y', marker='o',label='Chebyshev Distance')

    p4 = ax.plot(X_label, dis_lsit[5], c='g', marker='o',label='weighted Minkowski Distance')

    plt.legend()

    plt.title(pic_name, fontproperties=zhfont)

    plt.xlabel('coal_name', fontproperties=zhfont)

    plt.ylabel(pic_name, fontproperties=zhfont)

    # ax.xaxis.grid(True, which='major')

    ax.yaxis.grid(True, which='major')

    for a, b,c in zip(X_label, dis_lsit[5],dis_name):

    str_label = c + '_'+ str(b)

    plt.text(a, b, str_label, ha='center', va='bottom', fontsize=5)

    imgname = 'E:\' + pic_name + '.png'

    plt.savefig(imgname,bbox_inches = 'tight')

    # plt.show()

    2019113083850153.png?2019103083947

    图形显示还有许多小技巧,使得可视化效果更好,比如坐标轴刻度的定制,网格化等

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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