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python - 绘制与数据相关标记和颜色3D散点图

=m) ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.show() 以上是官网上代码示例及演示结果...mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 然后绘图: ax = plt.figure().add_subplot(111, projection = '3d') #基于ax变量绘制三维图...#xs表示x方向变量 #ys表示y方向变量 #zs表示z方向变量,这三个方向上变量都可以用list形式表示 #m表示点形式,o是圆形点,^是三角形(marker) #c表示颜色(color...ax.set_zlabel('Z Label') #显示图像 plt.show() 注: 上面的 ax = plt.figure().add_subplot(111, projection = '3d') 是下面代码略写...fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d') 如果我有一个df包含5列f1,f2,f3,f4,y 数据框 可以这样引用

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R-ggplot2 绘制颜色相关性散点图

本期推文就介绍一篇关于使用ggplot2 绘制带有颜色映射相关性散点图,本期涉及知识点如下: stat_bin_2d()绘制密度颜色映射 geom_smooth() 绘制拟合线 颜色映射相关性散点图绘制...这里大部分和推文R-ggplot2 学术散点图绘制绘图技巧一样,下面我直接给出代码,如下: #绘图 + 颜色 library(tidyverse) library(RColorBrewer) library...stat_bin_2d(binwidth = c(.012,.012)) 设置颜色映射属性 知识点02:使用geom_smooth(method = 'lm',se = F,color='red',size...最终,得到可视化结果如下: ? 这里提一下,由于绘制数据较少,可能导致绘制结果不太美观,当然,在数据足够多情况下,你也可以绘制出如下相关性散点图: ?...(图中colorbar位置、字体都是可以自由设置啊) 总结 使用R-ggplot2绘制学术图表确实可以避免Python-matplotlib需要自定义设置问题,提高绘图效率。

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MATLAB画图使用不同颜色

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 1. 自动使用不同颜色 plot(x1,y2,x2,y2,x3,y3,...); 此方法比较简单,能满足一般需要。...但默认只能在7种颜色之间循环,具体颜色可通过以下命令查看 get(gca,'ColorOrder') 具体实例: x1 = linspace(1,10,100); y1 = sin(x1); y2...设置一个颜色rgb数组,通过循环使用不同颜色 基本命令: plot(y,'color', [1 0 0]); 具体实例: close all; clear; clc; M = 10; N = 10...figure(1); hold on; % 在同一张图上绘制 for i = 1 : M plot(data(i,:),'color',color(i,:)); pause(...0.5); % 暂停0.5s end 对于上面的color,你也可以使用系统定义好colormap ,基本命令: color = colormap(jet(M)); % M 是你要用颜色数量 具体实例

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绘制带回归线散点图

直线回归变异来源 2、一元线性回归假设检验 在一元线性回归中(多元也一样),假设检验主要分两块,分为对回归方程检验和对回归系数检验,这两个检验虽然构造统计量不同,但在一元线性回归中,这两个检验结果是一样...Predict()用拟合模型对新数据集预测响应变量值 residuals(fit)#拟合模型残差值 绘制带回归线散点图 fit<-lm(weight~height,data=women)...)+ geom_point(size=5,color="red")+ geom_abline(slope=myslope,intercept=myintercept) image.png 绘制带残差显得散点图...(x=height,y=weight))+ geom_point(aes(size=Abs_Residuals,color=Abs_Residuals))+ # 根据残差大小绘制点...= height, yend = predicted), alpha = .2)+ #添加纵向残差线 theme_classic() image.png 用geom_smooth方法绘制回归线

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【D3使用教程】(2) 绘制柱状图与散点图

(1)绘制一幅柱状图 严格来说,柱形图是指矩形沿垂直方向度量图形;条形图,是沿水平方向度量图形。多数时候我们常常没有区分这两个概念。 首先我们来尝试绘制一幅柱状图。...使用style()修改每个div高度。 dataset中数据会赋值给d,也就是说高度会依据d 值而不同。这也说明了数据驱动可视化。...**i : 是当前元素索引值。**这个值从0开始。为了在自定义函数里使用这个索引,必须记住,要把它作为函数参数。当然,不一定要命名为i。...其中,散点图是常见二维数据图表。...SVG,并且绘制散点图还是有点“僵硬”_,下一节,我们会通过比例尺方式,更加形象地表现我们绘图。

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详解pandas绘制矩阵散点图(scatter_matrix)方法

使用散点图矩阵图,可以两两发现特征之间联系 pd.plotting.scatter_matrix(frame, alpha=0.5, c,figsize=None, ax=None, diagonal...相关字典参数 8、hist_kwds,与hist相关字典参数 9、range_padding,(float, 可选),图像在x轴、y轴原点附近留白(padding),该值越大,留白距离越大,图像远离坐标原点...10、kwds,与scatter_matrix函数本身相关字典参数 11、c,颜色 效果如下图 ?...,c=y_train,figsize=(15,15),marker='o',hist_kwds={'bins':20},s=60,alpha=.8) plt.show() 到此这篇关于详解pandas绘制矩阵散点图...(scatter_matrix)方法文章就介绍到这了,更多相关pandas scatter_matrix矩阵散点图内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

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R绘图笔记 | 一般散点图绘制

3.其他散点图函数 除了上面的包和函数可以绘制散点图外,还有一些包也可以绘制复杂性散点图。比如说car包中scatterplot()函数和lattice包xyplot()函数。...car包中scatterplot()函数增强了散点图许多功能,它可以很方便地绘制散点图,并能添加拟合曲线、边界箱线图和置信椭圆,还可以按子集绘图和交互式地识别点。...# 分组变量或因子;使用不同颜色、绘图符号等来绘制分组图形; by.groups # 为TRUE,则按分组拟合回归线; xlab、ylab # x轴和y轴标签; log # 绘制对数坐标轴; jitter...等; col # 未分组时,直接指定绘制颜色;分组时,设置参数长度应等于组数颜色向量; pch # 点绘图符号;分组时默认按顺序使用字符; library(car) scatterplot(Volume...()函数也可以绘制散点图

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【说站】python绘制散点图两种方法

python绘制散点图两种方法 说明 1、调用scatter()函数,调用scatter()从给出一堆随机点(包括x,y坐标)中绘制散点图。...它可以单独控制每个散点与数据匹配,使每个散点具有不同属性。 2、另一种是调用plot()函数。...matplotlib.pyplot as plt   #构造数据 x = np.random.randn(200) y = np.random.randn(200) print(x[:10]) print(y[:10])   #绘制散点图...plt.scatter(x, y) plt.show() numpy中有一些用来产生随机数常用函数,randn()和rand()就属于其中。  ...以上就是python绘制散点图两种方法,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程 本文教程操作环境:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。

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Python2.7使用plotly绘制本地散点图和折线图实例

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实例。...在使用过程中遇到一个大坑,因为官方给出案例是用在线存储,所以需要安装jupyter(也就是ipython)才能使用notebook来处理生成文件,一开始我没太懂iplot和plot之间差异,导致浪费了很多时间...重要提示:最新jupyter不支持Python3.2及以下版本。 ? 最后我只能继续采用本地文件形式来解决这个问题了。下面放出我测试代码,被注释掉是官方给出代码以及离线存储代码。...应该是最新版Python方案。 1#!...plotly.offline.iplot(data1,filename='test01') 62 63 64if __name__ == "__main__": 65 sayHello() 下面是我最终结果截图

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Android中TextView文字设置不同颜色

在项目的过程中会遇到在一行文字中,部分功能需要不同文字颜色来展示,下面介绍两种方式实现: 效果图: [wqs2rn595h.png] 这里写图片描述 方式一: 用SpannableStringBuilder...blackSpan,12, 17, Spannable.SPAN_EXCLUSIVE_EXCLUSIVE); tv.setText(builder); 其中,”只会玩战士回复冷云他大叔:有钱任性” 为你要改变文本...setSpan方法有四个参数,ForegroundColorSpan是为文本设置前景色,也就是文字颜色。如果要为文字添加背景颜色,可替换为BackgroundColorSpan。...0为文本颜色改变起始位置,5为文本颜色改变结束位置。最后一个参数为布尔型,可以传入以下四种。...>冷云他大叔:啊哈哈哈或"; tv.setTextSize(15); tv.setText(Html.fromHtml(str)); ---- 小编整理了一份Android电子书籍,需要童鞋关注公众号回复

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python中让打印有不同颜色

目的:使用python时,改变在终端里输出颜色和样式。...环境:ubuntu 16.4  python 3.5.2 情景:在写小脚本时,我们如果不需要输出到文件,也许只是想在终端中显示信息,这时可以尝试改变输出文字颜色和样式,突出显示或者只是想秀一下。...查了一点资料: 终端字符颜色是用转义序列控制,是文本模式下系统显示功能,和具体语言无关。...转义序列是以 ESC 开头,可以用 \033 完成相同工作(ESC ASCII 码用十进制表示就是 27, = 用八进制表示 33)。...35(洋 红)、36(青色)、37(白色) 3) 背景色:40(黑色)、41(红色)、42(绿色)、 43(×××)、44(蓝色)、45(洋 红)、46(青色)、47(白色) 比如: \033[0m 使用默认样式

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使用R语言ggplot2包绘制SCI论文配图密度散点图

R适用于统计分析,绘图一款编程软件,R属于开源,自由,免费软件。随着生物信息学发展,R语言在数据分析和绘制图形上都有着十分重要优势。尤其是现在大部分科研绘图,都使用R语言来完成。...那么下面我就用所学R知识不多情况下教大家绘制这幅SCI配图。 本次绘图工具:RStudio。 RStudio是R集成开发环境,界面更加丰富实用,使用起来更加方便。...本次绘图所使用R包:ggplot2和ggpointdensity ggplot2是R语言绘制图形一个十分重要也是非常基础一个包,使用ggplot2再加上R自带base画图基本可以完成所有图形绘制...ggpointdensity是这次绘制密度散点图包。...1.获取和设置工作路径 使用setwd()和getwd()来获取和设置自己工作路径。

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Python数据可视化:5段代码搞定散点图绘制使用,值得收藏

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。...▲图3 代码示例①运行结果 代码示例①中第7行使用scatter方法进行散点图绘制;第11行采用circle方法进行散点图绘制(推荐)。关于这两个方法参数说明如下。...▲图4 代码示例②运行结果 代码示例②中第11行和第15行使用scatter方法进行散点图绘制。...第7行工具条中不同工具定义,第9行数据点不同颜色定义,第20行和第21行采用网格显示图形,可以提前了解这些技巧,具体使用方法在下文中会专门进行介绍。...本文通过5个代码示例展示了散点图绘制技巧,绘制难度也逐渐增大,与此同时,展现效果也越来越好。读者在学习过程中可以多思考,在这个示例中哪些数据需要交互式展示,采用哪种展示方式更好。

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