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如何在matplotlib中更改按密度着色的散点图的gaussian_kde的de参数

在matplotlib中，要更改按密度着色的散点图的gaussian_kde的de参数，可以按照以下步骤进行操作：

  1. 导入所需的库和模块：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import gaussian_kde
  2. 创建散点图的数据：x = np.random.normal(size=1000) y = np.random.normal(size=1000)
  3. 计算散点图的密度估计：kde = gaussian_kde(np.vstack([x, y]))
  4. 创建一个网格来绘制密度估计的等高线图：x_grid, y_grid = np.mgrid[x.min():x.max():100j, y.min():y.max():100j] z = kde(np.vstack([x_grid.flatten(), y_grid.flatten()]))
  5. 绘制散点图和密度估计的等高线图：fig, ax = plt.subplots() ax.scatter(x, y, c=z, s=50, edgecolor='', cmap='viridis') ax.contour(x_grid, y_grid, z.reshape(x_grid.shape), colors='black')

在上述代码中，可以根据需要调整散点图的数据、网格的分辨率以及散点图和等高线图的样式。通过更改gaussian_kde的de参数，可以调整密度估计的平滑程度。较小的de值会导致更平滑的估计，而较大的de值会导致更粗糙的估计。

这是一个简单的示例，展示了如何在matplotlib中更改按密度着色的散点图的gaussian_kde的de参数。对于更复杂的需求，可以根据具体情况进行进一步的调整和定制。

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这里有一门4小时的Kaggle微课程

如果要再次检查这种关系的强度，你可能需要添加一条回归线，或者最拟合数据的线。我们通过将该命令更改为 sns.regplot 来实现这一点。..._subplots.AxesSubplot at 0x7f4d10de8748> ? 着色散点图 我们可以使用散点图展示三个变量之间的关系，实现方式就是给数据点着色。...例如，为了了解吸烟对 BMI 和保险费用之间关系的影响，我们可以给数据点 'smoker' 进行着色编码，然后将'bmi'、'charges'作为坐标轴。...sns.lmplot 命令与其他命令有一些不同： 这里没有用 x=insurance_data['bmi'] 来选择 insurance_data 中的'bmi'列，而是设置 x="bmi"来指定列的名称...我们通常使用散点图显示两个连续变量（如"bmi"和 "charges"）之间的关系。但是，我们可以调整散点图的设计，来侧重某一个类别变量（如"smoker"）。

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数据可视化基础与应用-07-数据可视化第二版各种类型图表的绘制优化版

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