数据关系图的分类和简介 数据关系型图表分为：数值关系型、层次关系型和网络关系型三种类型。 数值关系图：主要展示两个或多个变量之间的关系，最常见的包括散点图、气泡图、曲面图、矩阵散点图等。...层次关系图：主要表示数据个体之间的层次关系，主要包括包含和从属两类，比如公司不同部门的组织结构，不同洲国家包含关系等，包括链接图、树形图、冰柱图、旭日图、矩阵树状图等等。...与层次关系数据不同，网络数据不具备从上到下或从下到上的层次结构，表达的关系更加自由和复杂，可视化方法如：桑基图、和弦图、节点链接图、弧长链接图、蜂箱图等。...散点图可以提供三类关键信息：1）变量之间是否具有关联趋势；2）如果存在关联趋势，是线性还是非线性；3）观察是否存在离群值，从而分析这些离群值对建模分析的影响。...(223) cf = ax3.scatter(time, pm25, c = pm25, cmap = 'jet') #extend参数设置色条两端是否凸起 cbar = fig.colorbar(cf
注意，两个命令并不是冲突的，可以放在同一句中调节，不会报错。...五、散点图多变量下图例的添加 在前面的推送中，介绍到散点图的两种使用方法：一种为以s为变量，固定颜色，通过散点直径大小展示数据；一种是以颜色映射为变量，固定s,通过填色变化来展示数据。...这两种是最简单的使用方式，进一步的，散点图还可以将两个都设置为变量，都展示数据的变化。 这一节是源于一个小伙伴在群里问的问题。...A、通过添加图例表示圆圈大小含义、通过添加colorbar表示填色的含义 首先将sca传入colorbar命令，生成色条： position=fig.add_axes([0.1,0.2,0.8,0.01...B、通过两个图例分别展示散点直径和散点颜色 前面的程序与A中完全相同，在第四节中已经讲了如何建立多个子图，这里马上就上手使用了，这次不使用colorbar展示颜色变化，而使用带颜色的散点： from matplotlib.lines
让我们通过一个随机值数据集绘制不同颜色和大小的散点图来说明。...plot 和 scatter 对比：性能提醒 除了上面说的plt.plot和plt.scatter对于每个散点不同属性的支持不同之外，还有别的因素影响对这两个函数的选择吗？...通常来说，你应该注意以下三种不同类型的色图： 序列色图：这类型的色谱只包括一个连续序列的色系（例如binary或viridis）。...这两个函数的签名与二维的版本基本一致，你可以参考[简单折线图]和[简单散点图]来复习一下这部分的内容。...这两种图表将网格数据投射到特定的三维表面，能够使得结果图像非常直观和具有说服力。
让我们通过一个随机值数据集绘制不同颜色和大小的散点图来说明。...plot 和 scatter 对比：性能提醒 除了上面说的plt.plot和plt.scatter对于每个散点不同属性的支持不同之外，还有别的因素影响对这两个函数的选择吗？...通常来说，你应该注意以下三种不同类型的色图： 序列色图：这类型的色谱只包括一个连续序列的色系（例如binary或viridis）。...参数是行数和列数，还有两个可选的关键字参数sharex和sharey，可以让你指定不同子图表之间的关联。...这两个函数的签名与二维的版本基本一致，你可以参考[简单折线图]和[简单散点图]来复习一下这部分的内容。
让我们通过一个随机值数据集绘制不同颜色和大小的散点图来说明。...（3）plot 和 scatter 对比：性能提醒 除了上面说的 plt.plot 和 plt.scatter 对于每个散点不同属性的支持不同之外，还有别的因素影响对这两个函数的选择吗？...通常来说，需要注意以下三种不同类型的色图： 序列色图：这类型的色谱只包括一个连续序列的色系（例如binary或viridis）。...参数是行数和列数，还有两个可选的关键字参数 sharex 和 sharey，可以指定不同子图表之间的关联。...这两个函数的签名与二维的版本基本一致，你可以参考[简单折线图]和[简单散点图]来复习一下这部分的内容。
密度散点图涉及的基础概念： 散点图（Scatter Plot）：基础的二维数据表示形式，用于展示两个变量之间的关系。每个数据点的位置由这两个变量的值决定。...颜色编码：在密度散点图中，不同密度区域通常会使用不同颜色或深浅来表示，颜色深浅代表了该区域内数据点的密集程度。 可视化原理： 数据映射：首先将每个数据点映射到二维平面上。...渲染显示：最后将带有颜色编码的二维平面呈现出来，形成最终的密度散点图。可选项：在绘制的密度散点图的右方或下方展示颜色条 colorbar。 为什么要用密度散点图？...在处理包含上万个数据点的大型数据集时，传统散点图可能会导致严重的过度绘制（overplotting），即不同数据点在图表上的位置重叠，使得无法清晰地看到数据分布。...优化视觉呈现：密度散点图通过采用渐变色或色阶映射等方法，帮助清晰地展示数据，相比传统散点图的混乱和模糊。这样可以更容易区分高密度和低密度区域，使整体呈现更美观、易于理解。
「绘图技巧」 :如何在同一个图形上显示两个colorbar 今天我们的学员交流群里有人咨询： 如何在一个图形中同时显示两个Colorbar?特别是在绘制地图的时候。...其实，这个技巧在我们课程新增的案例里就有类似的内容，今天就Python语言中Matplotlib工具，简单给大家介绍下，同时绘制两个colorbar的绘图技巧 Matplotlib 两个Colorbar...添加 在Matplotlib中，绘制两个甚至多个colorbar的核心技巧可以总结为以下两点： 绘制colorbar位置部分 使用fig.colorbar()函数映射正确的数值和绘图对象 绘制colorbar...使用fig.colorbar()函数映射正确的数值和绘图对象 fig.colorbar()函数是Matplotlib中用于在图形（Figure）上添加色条（colorbar）的方法。...如果我觉得你的问题很具有普适性，我会把它写成文章发布在公众号上，让更多人看到，有关我们数据可视化系列课程的服务内容，可以参考下面的 阅读原文。 猜你喜欢 不是?！
---- 一、色条Colorbar的基础 在我们绘制有色阶的图片时，多会用到colorbar这个关联利器，色条可以直接将数值与颜色连接在一起。...第十个为label，简单的给色条一个标签： cf=ax.contourf(x,y,z) fig.colorbar(cf,label='色条') ?...将上面这幅图与本文第一张图比较，如果使用fig.colorbar直接生成色条，那么图像上将会有两个子图，生成的colorbar不算子图。...接下来，是一些比较没多大用处，但很有意思的colorbar操作。 一、如何使色条两侧各有一种刻度 ? 比如这张图的色条，左边是数值刻度，右边是文字刻度。...三、不等距的色条 这是matplotlib官网上的一个例子，比较有意思，于是就搬过来了。基本上照源代码修改就能用了。
引言 在推出散点颜色密度图的matplotlib 绘制教程后，有小伙伴反应能否出一篇多子图共用一个colorbar的系列教程，这里也就使用自己的数据进行绘制(数据一共四列，具体为真实值和使用三个模型计算的预测值...可以看出，每个子图对应的值颜色都是不同，这样不利于对比，采用matplotlib.color.Normalize()操作后就可有效解决此问题： #将颜色映射到 vmin~vmax 之间 norm = matplotlib.colors.Normalize...至于其他拟合线、EE等的设置，可以参考之前的文章Python-matplotlib 学术散点图 EE 统计及绘制 Python-matplotlib 学术散点图完善 03....高斯核密度估计颜色映射 还有小伙伴想绘制如下的颜色密度散点图： ?...可以看出红圈中还是和排序前的有较大不同的。 05. 总结 原创不易，整理代码和数据更是不易，希望大家多一份理解和支持啊！
循环类（Cyclic）：两种不同颜色的亮度逐渐变化，在色彩映射的中间位置以及开始（或结束）端以非饱和色结束。一般应用于在端点处循环的值。 4....与Legend图例命令不同，matplotlib允许使用者在不使用其他功能的情况下，无限次的添加colorbar。 colorbar的引入既可以是有源的，也可以是无源的。...时两端为矩形，如： 11. spacing（colorbar特性，colorbar填色间隔） 该参数控制colorbar的填色间隔是否与数值间隔相关，拥有uniform, proportional两个可选变量...环状colorbar 环状colorbar表现在其色条不为直线型，在目前matplotlib的框架下，不能利用现有的colorbar参数修改为类似的形状。...而随着颜色列表与N值的改变，生成的新cmap也会改变，如下面，给出两个颜色'tab:red','tab:blue'和不同的N值来生成新cmap： import matplotlib.colorsas mcolors
（可以根据需要自定义图表的样式、颜色和标签） 2、散点图 散点图（Scatter Plot）：用于显示两个变量之间的关系，通常用于观察数据的分布、异常值或类别之间的关系。...') # 显示图像 plt.show() 上面代码创建了一个复杂的散点图，其中包含两个不同的数据系列，每个系列都具有不同的颜色、标记和大小。...，每个系列都具有不同的颜色、透明度和边界线颜色。...当涉及到柱状图可视化时，Matplotlib提供了丰富的自定义选项。 下面代码将创建一个具有多个数据系列、堆叠柱状图和自定义颜色、标签等属性的柱状图。...alpha=0.6) # 保存图像（可选） # plt.savefig('complex_bar_chart.png') # 显示图像 plt.show() 示例中，使用了三个数据系列，每个系列都具有不同的颜色
微信公众号：yale记 关注可了解更多的教程。问题或建议，请公众号留言; 背景介绍 今天我们将学习如何在Matplotlib中创建散点图。散点图非常适合确定两组数据是否相关。...如果存在相关性，散点图可以让我们发现这些趋势。散点图的想法通常是比较两个变量，让我们开始吧。 ?...入门实例 首先我们看一下基本的散点图绘制代码： from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager #设置图表样式...综合实例 接下来我们来做一个热门视频的散点图分布，从本地准备好的data.csv文件中读取内容包括，每行为一个视频的播放量、喜欢数（点赞量）、喜欢/不喜欢的比例三项内容： ?...我们用散点图的方式显示一下： import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager
（标准值，实际值）绘制散点图 需要根据点密度绘制不同颜色的散点分布图 效果应如下图所示： 具体实现 三个公式的计算 # 分别对 测量值 和 标准值 求和 ans_test = sum(df...] bins 表示两个维度的箱数（若bins=40， nx=ny=bin | 若bins=[10,20], nx=10,ny=20） 个人认为 可以理解为 x y轴被切割成的份数 cmin、cmax...官方文档：https://www.osgeo.cn/matplotlib/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.hist2d.html 个人在调试时 理解为对所生成散点图色彩范围的划分...vmin-vmax的范围越大，各个颜色的划分便越精细 效果展示 图片 图片 代码 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...(y_major_locator) # 规定x y 轴的刻度范围 plt.xlim(0, 10) plt.ylim(0, 10) plt.colorbar() plt.show()
本节继续探讨数值关系型图表的绘制，主要探讨了气泡图、三维散点图、等高线图和曲面图的绘制方法。...一、数值关系型图表（2） 1.4 气泡图 气泡图是一种多变量图表，是散点图的变体，也可认为是散点图和百分比区域图的组合。...气泡图需要三个变量确定，前两个维度数据确定气泡的位置，与散点图不同的是，每一个气泡的面积代表第三维度的数据。气泡图通过气泡的位置和大小，可以分析数据之间的相关性。...,alpha,**kwargs) 参数解释类似散点图，只不过z代表数据点的垂直坐标。...offset = -0.6, linestyles = '--') ax2.clabel(labels, inline = True, colors = 'k', fmt = '%.2f') #绘制色条
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