首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用seaborn (或matplotlib)创建由矩形组成的点的散点图

使用seaborn (或matplotlib)创建由矩形组成的点的散点图,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库:
代码语言:txt
复制
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建数据集:
代码语言:txt
复制
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 4, 6, 8, 10]}
  1. 将数据集转换为DataFrame格式:
代码语言:txt
复制
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用seaborn绘制散点图:
代码语言:txt
复制
sns.scatterplot(x='x', y='y', data=df, marker='s')

在这里,我们使用了marker='s'参数来指定矩形形状的点。

  1. 可选:使用matplotlib设置图表标题和轴标签:
代码语言:txt
复制
plt.title('Scatter Plot with Rectangular Points')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
  1. 显示图表:
代码语言:txt
复制
plt.show()

这样就可以创建一个由矩形组成的点的散点图。关于seaborn和matplotlib的更多信息和用法,请参考以下链接:

请注意,以上答案中没有提及任何特定的云计算品牌商,如腾讯云。如果需要了解与云计算相关的产品和服务,建议参考腾讯云官方网站或与腾讯云相关的文档和资源。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

五分钟入门数据可视化

在本文中,我(毛利)展示了使用Python来实现各种可视化图表。 Matplotlib是Python中最常用可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型2D图表和一些基本3D图表。...散点图: 引入工具包,Matplotlibpyplot包 import matplotlib.pyplot as plt 在工具包引用后,画散点图,需要使用 plt.scatter(x, y, marker...使用工具包seaborn import seaborn as sns 在引用 seaborn 工具包之后,就可以使用 seaborn 工具包函数了。...箱线图,又称盒式图,五个数值组成:最大值 (max)、最小值 (min)、中位数 (median) 和上下四分位数 (Q3, Q1)。...在一定程度上,你需要尝试各种工具老弄清哪种工具适合你,我觉得没有哪一个工具是最好最坏。 下面是可视化知识思维导图,希望大家转发收藏 ?

2.6K30

Python中最常用 14 种数据可视化类型概念与代码

本文总结介绍了多种可视化图及其适合使用场景,并同时展示使用了常用绘图包(plotly、 seabornmatplotlib )绘制这些图代码。 条形图 条形图是用矩形条显示分类数据图形。...code Seaborn 没有创建饼图默认函数,但 matplotlib以下语法可用于创建饼图并添加 seaborn 调色板: import matplotlib.pyplot as plt...散点图也叫 X-Y 图,它将所有的数据以形式展现在直角坐标系上,以显示变量之间相互影响程度,位置变量数值决定。...散点图可以具有高负相关。 无相关性 如果在散点图上显示两组数据之间没有明显相关性,则认为它们不相关。 气泡图 气泡图显示数据三个属性。它们 x 位置、y 位置和气泡大小表示。...它从中心绘制几个半径组成。 带标记雷达图 在这些中,蜘蛛图上每个数据点都被标记。 填充雷达图 在填充雷达图中,线条和蜘蛛网中心之间空间是彩色

9.1K20

Python数据可视化10种技能

我来简单介绍下这四种关系特点: 比较:比较数据间各类别的关系,或者是它们随着时间变化趋势,比如折线图; 联系:查看两个两个以上变量之间关系,比如散点图; 构成:每个部分占整体百分比,或者是随着时间百分比变化...除了 Matplotlib 外,你也可以使用 Seaborn 进行散点图绘制。...而 Seaborn 呈现是个正方形,而且不仅显示出了散点图,还给了这两个变量分布情况。 Matplotlib 绘制: ? Seaborn 绘制: ?...x, y) plt.show() # 用 Seaborn 画条形图 sns.barplot(x, y) plt.show() 我们创建了 x、y 两个数组,分别代表类别和类别的频数,然后用 Matplotlib...箱线图 箱线图,又称盒式图,它是在 1977 年提出五个数值组成:最大值 (max)、最小值 (min)、中位数 (median) 和上下四分位数 (Q3, Q1)。

2.7K20

Python 数据可视化,常用看这一篇就够了

可视化视图分为 4 类, 比较:比较数据间各类别的关系,或者是它们随着时间变化趋势,比如折线图; 联系:查看两个两个以上变量之间关系,比如散点图; 构成:每个部分占整体百分比,或者是随着时间百分比变化...", y="y", data=df) plt.show() 直方图 直方图是比较常见视图,它是把横坐标等分成了一定数量小区间,这个小区间也叫作“箱子”,然后在每个“箱子”内用矩形条(bars)展示该箱子箱子数...() 箱线图 箱线图,又称盒式图,五个数值组成:最大值 (max)、最小值 (min)、中位数 (median) 和上下四分位数 (Q3, Q1)。...当画完最后一个后,需要与第一个进行连线。因为需要计算角度,所以我们要准备 angles 数组;又因为需要设定统计结果数值,所以我们要设定 stats 数组。...在 MatplotlibSeaborn 函数中,我只列了最基础使用,也方便你快速上手。当然如果你也可以设置修改颜色、宽度等视图属性。你可以自己查看相关函数帮助文档。这些留给你来进行探索。

1.5K10

这40个Python可视化图表案例,强烈建议收藏!

矩形热力图 矩形热力图,矩阵中每个值都被表示为一个颜色数据。...相关性图 相关性图相关矩阵图,分析每对数据变量之间关系。 相关性可视化为散点图,对角线用直方图密度图表示每个变量分布。...连接散点图 连接散点图就是一个线图,其中每个数据点圆形任何类型标记展示。...矩形树图 矩形树图是一种常见表达『层级数据』『树状数据』可视化形式。 它主要用面积方式,便于突出展现出『树』各层级中重要节点。...弧线图 弧线图是一种特殊网络图。 代表实体节点和显示实体之间关系弧线组成。 在弧线图中,节点沿单个轴显示,节点间通过圆弧线进行连接。

3.4K10

数据分析入门系列教程-常用图表

当然也有三维散点图,不过使用并不是很多 折线图 折线图可以很好呈现数据随着时间迁移变化趋势 直方图 直方图把横坐标等分成一定数量区间,然后再每个区间内用矩形条展示该区间内数值,可以很好查看数据分布情况...条形图 条形图可以查看数据中不同类别之间分布请求 盒式图 是五个数值组成:最大值(max)、最小值(min)、中位数(median)和上下四分位数(Q3,Q1),可以帮助我们分析数据差异性、离散程度和异常值等信息...matplotlib 实现散点图 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, c=None, marker=None) 几个重要参数 x,y:数值坐标 c:颜色 marker...:标记符号,可以选择“x”,“>” “o” seaborn 实现散点图 sns.scatterplot(x=None, y=None, hue=None, style=None, size=None...总结 今天我们一起学习了常用可视化图表以及如何制作相关图表。对于 MatplotlibSeaborn 和 Pyecharts 工具包使用一定要熟练掌握,在数据分析过程中会经常使用

1.8K20

精品教学案例 | 利用MatplotlibSeaborn对苹果股票价格进行可视化分析

例如:折线图、散点图、柱状图、直方图、核密度图和小提琴图等。 提高学生动手实践能力。案例中使用Python中两个常用可视化工具MatplotlibSeaborn,提高学生绘制常用图表实践能力。...我们通过每个颜色来展示不同月份收盘价格与成交量分布,使用更多参数对此散点图进行美化。...,这些矩形高度长度与它们所表示值成比例。...2.4 直方图 直方图又称质量分布图,一系列高度不等纵向条纹线段表示数据分布情况。 我们使用2015年股票成交量数据绘制直方图。...直方图是用面积表示各组频数多少,矩形高度表示每一组频数频率,宽度则表示各组组距,因此其高度与宽度均有意义。

2.8K30

用Python演绎5种常见可视化视图

我来简单介绍下这四种关系特点: 比较:比较数据间各类别的关系,或者是它们随着时间变化趋势,比如折线图。 联系:查看两个两个以上变量之间关系,比如散点图。...在使用前你需要进行引用: import matplotlib.pyplot as plt 在工具包引用后,画散点图,需要使用plt.scatter(x, y, marker=None)函数。...除了Matplotlib外,你也可以使用Seaborn进行散点图绘制。...Matplotlib默认情况下呈现出来是个长方形。而Seaborn呈现是个正方形,而且不仅显示出了散点图,还给了这两个变量分布情况。 Matplotlib绘制: ? Seaborn绘制: ?...我们创建一个随机一维数组,然后分别用MatplotlibSeaborn进行直方图显示,结果如下,你可以看出,没有任何差别,其中最后一张图就是kde默认为Ture时显示情况。 ? ? ?

1.8K10

我用PythonSeaborn库,绘制了15个超好看图表!

Matplotlib基础上,提供了更为简便API和更为丰富可视化函数,使得数据分析与可视化变得更加容易。 Seaborn设计哲学是以美学为中心,致力于创建最佳数据可视化。...具体图表类型,包含条形图、散点图、直方图、折线图、小提琴图、箱线图、热力图、图、密度图、计数图、分簇散点图、特征图、Facet Grid、联合分布图、分类图。 首先使用pip安装Seaborn。...花瓣长度与物种间关系条形图(基于鸢尾数据集)。 02. 散点图 散点图几个数据点组成图。 使用x轴表示花瓣长度,y轴表示数据集萼片长度,制作散点图。...箱线图 箱线图一个箱形图和两个须状图组成。 它表示四分位数范围(IQR),即第一和第三四分位数之间范围。中位数框内直线表示。 晶须从盒子边缘延伸到最小值和最大值1.5倍IQR。...FacetGrid SeabornFacetGrid函数将数据集一个多个分类变量作为输入,然后创建一个图表网格,每种类别变量组合都有一个图表。

47130

开篇 你一定要掌握可视化图表

正所谓,一图胜千言,经常做数据分析都知道,数据可视化是分析报告中关键,一张多张优秀图表就足以突出结论,润色报告,获得boss肯定。...该系列文章主要基于Python Graph Gallery[1]进行二次创作,并大量参考matplotlib gallery[2]、seaborn gallery[3]、ployly gallery[4...常见的如散点图、热图、相关矩阵图、气泡图、连接散点图、二维密度图等 比较(Ranking):主要用来观察不同类别数据间差异。...常见矩形树图、维恩图、饼图、圆环图、旭日图、树状图、圆形嵌套图、华夫饼图等 趋势(Evolution):主要是用来表示数据变化趋势。...matplotlib gallery: https://matplotlib.org/3.1.1/gallery/index.html [3] seaborn gallery: https://seaborn.pydata.org

11910

Python-matplotlib 散点图绘制

引言 本期推文主要内容是散点图绘制教程,所使用数据关于全球教育水平划分师生比例,涉及到包主要为matplotlibseaborn,当然用于数据处理分析pandas和 numpy也必不可少...数据处理 2.1 原始数据 本文涉及数据主要包括两种,一种为全球各大洲网格数据,用于绘制另类散点图例,一种为全球各州教育水平师生比例,用于散点图绘图。...可视化绘制 本文可视化绘制过程涉及seabornstripplot()方法,所需库、总体设置及用于绘制“抖动”散点图(类似ggplot2position_jitter()),其目的就是为了防止散重叠...这里也用到了之前构造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。...ggplot2geom_tile()也可实现矩形图表绘制。

1.4K30

Python-matplotlib 另类散点图绘制

引言 本期推文主要内容是散点图绘制教程,所使用数据关于全球教育水平划分师生比例,涉及到包主要为matplotlibseaborn,当然用于数据处理分析pandas和 numpy也必不可少...数据处理 2.1 原始数据 本文涉及数据主要包括两种,一种为全球各大洲网格数据,用于绘制另类散点图例,一种为全球各州教育水平师生比例,用于散点图绘图。...可视化绘制 本文可视化绘制过程涉及seabornstripplot()方法,所需库、总体设置及用于绘制“抖动”散点图(类似ggplot2position_jitter()),其目的就是为了防止散重叠...这里也用到了之前构造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。...ggplot2geom_tile()也可实现矩形图表绘制。

1.3K20

MatplotlibSeaborn在Python面试中可视化题目

数据可视化是数据分析与数据科学工作中重要组成部分,而MatplotlibSeaborn作为Python最常用绘图库,其掌握程度直接影响到面试表现。...本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与MatplotlibSeaborn相关常见问题、易错,以及如何避免这些问题,同时附上代码示例以供参考。一、常见面试问题1....基础绘图面试官可能会询问如何使用Matplotlib绘制折线图、散点图、柱状图等基础图形。...交互式图表面试官可能询问如何使用MatplotlibSeaborn创建交互式图表。...混淆MatplotlibSeaborn功能:理解两者定位与互补关系,合理选择使用。结语掌握MatplotlibSeaborn是成为一名优秀Python数据分析师必备技能。

8800

数据可视化干货:使用pandas和seaborn制作炫酷图表(附代码)

pandas自身有很多内建方法可以简化从DataFrame和Series对象生成可视化过程。另一个是seaborn,它是Michael Waskom创建统计图形库。...作为例子,考虑两个不同标准正态分布组成双峰分布(见图9-23): In [96]: comp1 = np.random.normal(0, 1, size=200) In [97]: comp2...▲图9-23 正态混合标准化直方图与密度估计 04 散点图散点图可以用于检验两个一维数据序列之间关系。...▲图9-24 seaborn回归/散点图 在探索性数据分析中,能够查看一组变量中所有散点图是有帮助; 这被称为成对图散点图矩阵。...如果是创建用于印刷网页静态图形,我建议根据你需要使用默认matplotlib以及像pandas和seaborn这样附加库。 对于其他数据可视化要求,学习其他可用工具之一可能是有用

5.2K40

Day5.五种拓展图形绘制

昨天课程中我们学习绘制五种常见图形,今天课程同样使用MatplotlibSeaborn进行画图,包括箱线图,热力图,雷达图,二元变量分布和成对关系。...箱线图 箱线图(boxplot)又称盒式图,可以显示数据分散情况,五个数值组成:最大值(max)-上界、最小值(min)-下界、中位数(median)和上下四分位数(Q1, Q3)。...一般使用Sarborn中sns.heatmap(data)函数绘制,我们使用Seaborn中自带数据集flights,该数据集记录了1949年到1960年期间,每个月航班乘客数量。...雷达图 雷达图(radar chart)是以从同一开始轴上表示三个多个变量图表形式,也是显示一对多关系方法。在雷达图中,一个变量相对于另一个变量显著性清晰可见。...我们使用Seaborn中自带iris鸢尾花数据集。

1.1K30

seaborn介绍

以下是seaborn提供一些功能: 面向数据集API,用于检查多个变量之间关系 专门支持使用分类变量来显示观察结果汇总统计数据 可视化单变量双变量分布以及在数据子集之间进行比较选项 不同种类因变量线性回归模型自动估计和绘图...如果你喜欢matplotlib默认喜欢不同主题,你可以跳过这一步,仍然使用seaborn绘图功能。 我们加载一个示例数据集。...那个翻译是seaborn自动完成。这使用户可以专注于他们希望情节回答问题。 跨可视化API抽象 没有通用可视化数据最佳方法。不同问题最好通过不同类型可视化来回答。...这些表示在其底层数据表示中提供不同级别的粒度。在最精细级别,您可能希望通过绘制散点图来查看每个观察,该散点图调整沿分类轴位置,以使它们不重叠: ?...希望seaborn高级界面和matplotlib深度可定制性结合将使您能够快速浏览数据并创建可定制为出版品质最终产品图形。

3.9K20

-Day4.数据可视化拓展图形

Seaborn 画图 使用MatplotlibSeaborn进行画图,包括 箱线图 热力图 雷达图 二元变量分布 成对关系。...箱线图 箱线图(boxplot)又称盒式图,可以显示数据分散情况,五个数值组成:最大值(max)-上界、最小值(min)-下界、中位数(median)和上下四分位数(Q1, Q3)。...1、基本热力图 2、设置热力图区间 3、颜色差异更大原因 4、使用Seaborn自带数据 一般使用Sarborn中sns.heatmap(data)函数绘制,我们使用Seaborn中自带数据集flights...hhh 蒙蔽了吧 改进代码和运行结果如下: 5、指定调色板 雷达图 雷达图(radar chart)是以从同一开始轴上表示三个多个变量图表形式,也是显示一对多关系方法。...我们使用Seaborn中自带iris鸢尾花数据集。

1.1K20
领券