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Python-matplotlib 散点图绘制

引言 本期推文的主要内容是散点图绘制教程,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: ?

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Python-matplotlib 散点图绘制02

引言 这篇推文还是python-matplotlib 散点图绘制过程,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。

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Python-matplotlib 另类散点图绘制

引言 本期推文的主要内容是散点图绘制教程,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: ?

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Python-matplotlib 学术型散点图绘制

引言 本期推文只要介绍学术散点图绘制教程,涉及的内容主要还是matplotlib散点图绘制,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

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Python-matplotlib 学术散点图 EE 统计及绘制

引言 之前的绘制图文Python-matplotlib 学术散点图完善Python-matplotlib 学术型散点图绘制 教程中,对学术散点图已经进行了较为完善的绘制教程,但这几天的通过准备 论文图表再现计划...以及后台小伙伴的留言,发现在绘制的相关性散点图中,各个范围的 Expected Error (EE)的统计个数没有在图表中进行展示 ,即下图中左下角的信息没有绘制。...学术散点图完善 ,linregress () 拟合的结果如下: ?...line_bopptom[0]*x + line_bopptom[1]) data_select.head() 这里涉及到pandas 处理数据常用 的 apply()函数,该方法对一般的数据处理步骤中经常使用...总结 本期的推文主要就是介绍 如何统计 Expected Error 个数及将结果展示在绘图中,涉及的知识点点都是比较基础的 数据条件筛选及统计个数。

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Python Matplotlib数据可视化 绘制箱形图、散点图和直方图

文章目录 Python中可以通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图。Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形,也可以用于绘制和可视化结果。...matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库,matplotlib.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt...本文用python对一批运动员数据进行操作,读取数据、数据预处理、matplotlib数据可视化,熟悉用python进行数据分析和可视化的基本方法,并绘制箱形图、散点图和直方图。...使用箱形图展示出不同技术等级 (Skill_Moves) 的运动员的评分 (Rating) 分布情况,即横轴为运动员的技术等级,纵轴为评分。...绘制散点图 绘制年龄 (Age) 与评分 (Rating) 构成的散点图 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib

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Matplotlib如何绘制多个子图

是Python的底层绘图工具,可定制性很强,很多人刚开始使用Matplotlib时,不明白一些基础概念,比如figure和axis的区别?...如何绘制多个子图的图表?这次写个小短文来讲一讲。 fig和axis的区别? 相信不少小伙伴一开始都是直接用plt.plot来绘图,非常简单,但这是偷懒的做法,不建议大家这样。...单个图表任何操作都是在axes对象上进行的,包括坐标轴、刻度、图例等。 具体怎么用,下面讲到。...绘制多子图 使用Matplotlib绘图单图相对比较容易,但有时候需要将多张图放在一张图表里,这就用到子图操作。...as plt %matplotlib inline # 画第1个图:折线图 x=np.arange(1,100) plt.subplot(221) plt.plot(x,x*x) # 画第2个图:散点图

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Python基础:使用Matplotlib绘制多个图形

使用Matplotlib,可以使用各种图表类型绘制数据,包括折线图、条形图、饼图和散点图Matplotlib允许绘制单个图表,但也允许以网格的形式一次绘制多个图表。...在本文中,将详细演示如何使用Matplotlib绘制多个图。 绘制单个图 在展示如何绘制多个图之前,先通过一个演示如何使用Matplotlib绘制单个图的示例,确保掌握了基本原理。...要使用Matplotlib绘图,使用Matplotlib库中的pyplot子模块。 具体来说,要绘制折线图,需要从pyplot模块调用plot()函数,并将x轴和y轴的值列表传递给它。...图1 注意:%matplotlib inline代码段仅适用于Jupyter笔记本。如果不使用Jupyter笔记本,只需在开始绘制图之后添加plt.show()即可。...绘制多个图形 一旦知道怎么做,就可以绘制多个图了。同样,Matplotlib允许以网格的形式绘制多个图。

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Python如何使用Matplotlib模块的pie()函数绘制饼形图?

1 模块安装 先安装matplotlib: pip install matplotlib 安装numpy模块,安装matplotlib时候就已经安装这个依赖了,所以不用装了,当然也可以独立安装: 图片...安装pandas: pip install numpy 2 实现思路 数据存放在excel中,对指定数据进行分析,所以需要用到pandas; 对指定数据分析后绘制饼形图,需要用到Matplotlib模块的...36.19 贵州省 user047 159.9 福建省 user048 49.9 四川省 user049 45.6 广东省 user050 149.8 广东省 3 pie()函数说明 实现这个功能,主要使用了...self.content02'金额'.values.tolist() 设置饼形图每块的颜色: colors = 'cyan','darkorange','lawngreen','pink','gold' 饼图绘制...模块的pie()函数绘制饼形图 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt class TestPie(): def

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