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...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...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
参考链接：https://blog.csdn.net/m0_67790374/article/details/124137448
上篇文章介绍了使用matplotlib绘制折线图，参考：Python matplotlib绘制折线图，本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制散点图。...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。...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。...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。...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。
引言 本期推文的主要内容是散点图的绘制教程，所使用的数据关于全球教育水平划分的师生比例，涉及到的包主要为matplotlib和seaborn，当然用于数据处理分析的pandas和 numpy也必不可少...数据处理 2.1 原始数据 本文涉及的数据主要包括两种，一种为全球各大洲的网格数据，用于绘制另类散点图例，一种为全球各州的教育水平的师生比例，用于散点图的绘图。...可视化绘制 本文的可视化绘制过程涉及seaborn的stripplot()方法，所需的库、总体设置及用于绘制“抖动”的散点图(类似ggplot2的position_jitter())，其目的就是为了防止散点重叠...这里也用到了之前构造的lengend_data、region_color，然后使用 Rectangle()绘制矩形，再使用 axins.add_patch(rect)方法进行多矩形绘制。...如果没用采用地图图例的绘制，而是一般的散点图图例，效果如下： ?
由于最近在做数据分析时用到了，然而看了一些博客，要么是qq图讲解的比较详尽但是没有使用Python；要么是使用Python语言但是没有讲清楚原理。...（这里使用UCI机器学习数据库中的churn数据集）的累计分布函数图。...import pandas as pd churn_raw_data = pd.read_csv('churn.txt') day_minute = churn_raw_data['Day Mins']...上面是为了说明qq图的原理以及怎么使用pyhton进行手动操作，作为数据分析领域里比较全能的Python，它当然也是有包可以直接绘制qq图。...stats.probplot(day_minute, dist="norm", plot=plt) plt.show() 还是比较方便就可以绘制的，那么比较两幅 qq图发现我们的理解是没有问题的。
关系（一）利用python绘制散点图 散点图 （Scatterplot）简介 1 在笛卡尔座标上放置一系列的数据点，检测两个变量之间的关系，这就是散点图。...自定义散点图一般是结合使用场景对相关参数进行修改，并辅以其他的绘图知识。...通过seaborn绘制多样化的散点图 seaborn主要利用scatterplot和regplot绘制散点图，可以通过seaborn.scatterplot[1]和seaborn.regplot[2]了解更多用法...", edgecolor="w")) g.set_titles('分位面散点图-group {col_name}') # 使用SeabornFig2Grid转换 seaborn 图为 matplotlib...，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的散点图来适应相关使用场景。
引言 这篇推文还是python-matplotlib 散点图的绘制过程，涉及到的内容主要包括matplotlib ax.scatter()、hlines()、vlines()、text()、添加小图片和定制化散点图图例样式等...因为本文主要介绍Matplotlib可视化绘制，数据处理也尽可能使用pandas进行数据处理。结果如下： ?...（4）第64-76行 对散点图图例的定制化设置。...总结 本片绘制推文还是灵活的使用python-matplotlib进行散点图的绘制，主要涉及的绘图技巧为：ax.scatter()、 hlines()、 vlines() 以及散点图例的定制绘制，其目的就是为了熟悉绘图技巧...后期推文会尽可能使用matplotlib绘制。ggplot2的可视化绘制图文后期也会跟上的，希望大家能够喜欢。能力有限，有错误或者不理解的地方可以后台交流或加入 DataCharm交流群进行讨论。
1 问题 利用python如何绘制直方图和散点图。...axes.unicode_minus'] = False # 正常显示负号data = np.random.randn(10000) # 随机生成（10000），服从正态分的布数据# data——必选参数，绘制数据...alpha=0.7)plt.xlabel("区间") # X轴标签plt.ylabel("频率") # Y轴标签plt.title("频率分布直方图") # 标题plt.show()# ------ 散点图...149, 174, 184, 193, 198, 202, 200]plt.scatter(x, y, c='r') # x,y值，点颜色plt.show()运行结果（1）（2） 3 结语 对于用python...进行绘制直方图和散点图。
None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, *, data=None, **kwargs) x，y：表示的是大小为(n,)的数组，也就是我们即将绘制散点图的数据点...cmap：Colormap实体或者是一个colormap的名字，cmap仅仅当c是一个浮点数数组的时候才使用。...如果没有申明就是image.cmap norm：Normalize实体来将数据亮度转化到0-1之间，也是只有c是一个浮点数的数组的时候才使用。...labelMat.append(float(curLine[-1])) return dataMat,labelMat xArr,yArr=loadDataSet("ex0.txt") 然后我们就可以开始绘制散点图了...1、一般绘制方式： import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(xArr,yArr) plt.show() ?
上期推文推出第一篇基础图表绘制-R-ggplot2 基础图表绘制-散点图 的绘制推文，得到了很多小伙伴的喜欢，也是我更加想使这个系列做的更加完善和系统，我之前也有说过，会推出Python和R的两个版本绘制教程...，接下来我们就推出基础散点图的Python绘制版本。...本期主要涉及的知识点如下： Python-seaborn 绘制多类别散点图 seaborn 定制化美化设置 Python-seaborn 绘制多类别散点图 由于涉及的图表类型为多类别散点图的绘制，在使用常规...由于我们直接使用了seaborn进行图表的绘制，绘图代码也得到了极大的简化，默认的绘图代码如下： fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,5),dpi=200) scatter...总结 本期推文我们推出了基础散点图的Python绘制版本，希望可以满足喜欢使用Python绘图的小伙伴。大家有啥意见也可以在文末 读者讨论 区进行谈论交流啊。
引言 本期推文只要介绍学术散点图的绘制教程，涉及的内容主要还是matplotlib散点图的绘制，只不过添加了相关性分析，拟合关系式和颜色映射散点密度(大多数的英文文章中多出现此类图表)。...(图片来源于网络，如有侵权，望告知，删除，谢谢) 从该图可以看出，这是用ggplot2绘制的相关性散点图(别问我为啥，第一感觉就是 ? )，需要的数据量极大且颜色代表了散点密度大小。...下面我们就用python-matplotlib 进行此类相关性散点图的绘制教程。 02....解释如下： （1）12-18行，使用numpy.linespace()和scipy的optimize.curve_fit()方法绘制拟合公式，并以此绘制散点拟合线和散点对角线； （2）33-35行，...总结 本期推文介绍了学术性散点图的绘制过程，基本上符合一般论文的图表要求，主要涉及的知识点不多也不是很难，后面也会陆续推出学术图表的绘制教程推文，其目的就是一个，给大家提供灵感和些许绘图技巧，当然，如果能在论文书写中帮到大家那就最好不过啦
关系（五）利用python绘制连接散点图 连接散点图（Connected Scatterplot）简介 连接散点图（点线图）是折线图的一种，与散点图类似。...plt.plot(df['x'], df['y'], linestyle='-', marker='o') plt.show() 定制多样化的连接散点图 自定义连接散点图一般是结合使用场景对相关参数进行修改...通过seaborn绘制多样化的连接散点图 seaborn主要利用lineplot绘制连接散点图，可以通过seaborn.lineplot[1]了解更多用法 import seaborn as sns import...matplotlib主要利用plot绘制连接散点图，可以通过matplotlib.pyplot.plot[2]了解更多用法 自定义连接散点图 import matplotlib.pyplot as plt...，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的连接散点图来适应相关使用场景。
) v2 = np.random.randint(0, 23, 100) v3 = v1 * v2 # 3*100 的数据框 df = pd.DataFrame([v1, v2, v3]).T # 绘制散点图矩阵...v2 = np.random.randint(0, 23, 100) v3 = v1 * v2 # 3*100 的数据框 df = pd.DataFrame([v1, v2, v3]).T # 绘制散点图矩阵
01 安装 你可以使用github 命令直接安装neat命令 github install haghish/neat 关于如何使用github命令下载github站点上的Stata命令，可以详见爬虫俱乐部推文...《SSC的好兄弟“github”》 02 scatter散点图 首先我们加载命令的作者提供给我们的示例数据集，使用它来绘制散点图。...首先使用scatter命令绘制散点图 scatter v1 v2 得到图片如下 散点图已经绘制出来了，但咱们仔细数一数发现，图中只有29个散点，而数据集却有60个观测值，这是因为存在很多重复观测值的情况...03 neat命令绘制重合散点图 使用neat命令绘制可以显示重复观测值的散点图，其实非常地简单，只需要在scatter命令之前，加上一句neat命令即可。..., clear neat v1 v2 , msize(1.1) xsize(6.5) scatter v1 v2, msize(1.1) xsize(6.5) 这样一个小巧方便的命令完美地解决了一个绘制散点图时遇到的烦恼
一、简单散点图 1.代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #生成散点数据 n = 1024 X = np.random.
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.title("二维散点图
Python爬虫、数据分析、网站开发等案例教程视频免费在线观看 https://space.bilibili.com/523606542 Python学习交流群：1039649593 散点图 散点图也叫...绘制散点图： 散点图的绘制，使用的是plt.scatter方法，这个方法有以下参数： x,y：分别是x轴和y轴的数据集。两者的数据长度必须一致。 s：点的尺寸。...比如有一组运动员身高和体重以及年龄的数据，那么可以通过以下代码来绘制散点图： male_athletes = athletes[athletes['Sex'] == 'M'] female_athletes...通过以上运动员散点图的分析，我们总体上可以看出来是满足线性回归的，因此可以在图上绘制一个线性回归的线条。...回归方程的绘制我们需要借助scikit-learn库，这个库是专门做机器学习用的，我们需要使用里面的线性回归类sklearn.liear_regression.LinearRegression。
大家应该在很多文章中看到类似箱线图或者小提琴形状的散点图。有时候的确给文章增彩不少，这种图就是抖动散点图。...今天我们给大家介绍一个绘制抖动散点图的R包ggbeeswarm，但是呢，如果真正多样化绘制还需要ggplot2的协助。...那么也就是我们需要两个包来完成我们抖动散点图的绘制：ggbeeswarm和ggplo2。具体安装我们不再赘述，ggplot2的使用可以参考我们前面的《R语言绘图之ggplot2》。...library(ggplot2) library(ggbeeswarm) set.seed(12345) n<-100 dat<-rnorm(n*2) 接下来我们绘制简单的抖动散点图： labs<-rep...当然抖动散点图不是所有的都会绘制出来很好看，这就需要我们自己去实践，下面是对不同个数样本的数据的绘制，到时候可以根据自己的数据选择是否适合，毕竟美观才是我们的目的。
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