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简单python脚本实例画图-Python使用统计函数绘制简单图形实例代码

参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制条形图 前言 Matplotlib 是 Python 的绘图库。...$ python -m pip list | grep matplotlib matplotlib (1.3.1) 1.函数bar()--用于绘制柱状图 在x轴上绘制定性数据的分布特征 import matplotlib...，r每个标记到原点的距离 color="chartreuse", linewidth=2, marker="*", mfc="b", ms=10) plt.show() 6.函数scatter()--用于绘制气泡图...(100),#c散点标记的颜色 cmap=mpl.cm.RdYlBu,#将浮点数映射成颜色的颜色映射表 marker='o') plt.show() 7.函数stem()--用于绘制棉棒图 绘制离散的有序数据...,markerfmt="o",basefmt="-") linefmt棉棒的样式、markerfmt棉棒末端的样式、basefmt指定基线的样式 plt.show() 8.函数boxplot()--用于绘制箱型图

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    56-R可视化-5-ggplot2基石三部曲之基础二

    也正因其代表不同的图层，因此也可以利用新的图层对旧的图层进行叠加（或覆盖）。 先后顺序 但也正和图层的叠加一样，R中ggplot 的叠加也有先后顺序，后来的图层会覆盖在原来的图层上。...若希望显示出的不是频数，而是频率，则可以通过为y 赋值，将直方图计算出的统计结果重新映射给比例 ..prop.. 。...散点图 jitter 通过为本来重叠在同一位置的点添加随机的“抖动”，使重叠的点产生错位，也因此能够完全地显示在图像里。 柱状图 dodge 可以让组中的直方图并列显示。...theme 中的参数，如通过rel函数将字体大小提升到1.5倍： ggplot(new_metadata) + geom_point(aes(x = age_in_days, y= samplemeans...尝试在此图上叠加点图， # 能发现什么问题？ 点图覆盖在箱线图上。后设定的图层在更靠近顶层的位置。

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    上一讲，我们给大家介绍了matplotlib的快速上手教程，介绍了常用的线性图形与散点图的画法。 今天我们继续升级！给大家讲解一些常用的统计学图形画法，学会正确使用matplotlib进行绘制。...h'],color='m') plt.xlabel('评分') plt.ylabel('编号') plt.show() 参数说明：绘制条形图plt.barh(x,y) x：在y轴上显示的类别 y：各个类别的数量值...) plt.show() 参数说明：绘制气泡图：plt.scatter(a,b,c,s,cmap) a：x轴上的离散数值，固定长度的数组。...(x,y,fmt,yerr,xerr,ecolor,mfc,mec,capthick,capsize) x：数据点的水平位置 y：数据点的垂直位置 fmt：数据点的标记样式和数据点标记的连接线样式 xerr...：x轴方向数据点的误差计算方法 yerr：y轴方向数据误差点的计算方法 ecolor：误差棒的颜色 mfc：数据点的标记颜色 mec：数据点标记边缘颜色 capthick：误差棒边界横杠的厚度 capsize

    2.6K20

    多组差异分析的可视化，这样做最省心！

    ，通过add=boxplot在小提琴图的基础上添加了箱体图，效果图如下 接下来添加差异分析的p值， 代码如下 + df, x = "dose", y = "len", + fill = "dose...函数添加差异分析的p值，默认参数的情况下，添加组间kw检验的结果，效果图如下 也可以手动指定需要标记的分组，代码如下 > ggviolin( + df, x = "dose", y = "len"...(comparisons = list(c("0.5", "1"))) 程序会自动计算坐标，标记p值，效果图如下 需要注意的是，当涉及到多组间的两两比较时，写法上比较特殊，对于3组间的两两比较，我们先看下每次指定一组差异分析的情况...= list( c("0.5", "1"), c("1", "2"), c("0.5", "2") )) 需要把3组差异分组包含在一个list中，这样程序就会自动计算标记p值的位置，将3组p值自动化的区分开...，效果图如下 除了直接标记p值外，也支持用星号代替，将代码如下 > ggviolin( + df, x = "dose", y = "len", + fill = "dose", + add

    1.3K20

    Python绘图全景式教程：提升你的数据表达力

    @tocPython绘图教程：从基础到进阶在数据分析与科学计算的领域，Python因其丰富的库和简单易用的语法，成为了数据可视化的主要工具之一。...在本教程中，我们将详细介绍如何使用Python进行数据绘图，并通过实例逐步学习各种常见的图形类型和绘图技巧。...='o')plt.title("定制样式的折线图")plt.xlabel("X轴")plt.ylabel("Y轴")plt.show()输出：这将绘制一个绿色的虚线折线图，并在每个数据点处加上圆形标记。...x="total_bill", y="tip", color="time", title="小费与账单金额的关系")fig.show()输出：你将看到一个交互式的散点图，能够缩放并通过悬浮查看数据点的具体信息...Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 常用函数的大全Python绘图库函数大全在数据可视化过程中，Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 是常用的库。

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    Python Matplotlib库：统计图补充

    本文内容：Python Matplotlib库：统计图补充 ---- Python Matplotlib库：统计图补充 1.引言 2.直方图 3.箱线图 4.误差条图 5.小提琴图 6.尖峰栅格图...（参见：Python 数据可视化：Matplotlib库的使用和Python Matplotlib库：基本绘图补充） 这期我们来说说如何用 Matplotlib 库绘制常用统计图。...： ---- 3.箱线图 箱线图也是常用统计图之一，我们可以用boxplot()方法来绘制箱线图，它的语法格式如下： plt.boxplot(x, notch=None, sym=None,...如果是 2D 数组，则会为 x 中的每一列绘制一个箱线图。如果是一系列一维数组，则会为 x 中的每个数组绘制一个箱线图。 notch 为True时，绘制凹口箱线图。...C 表示六边形的值。 gridsize 表示x方向或两个方向上的六边形数量。 xscale 在水平轴上使用线性或对数刻度。 xycale 在垂直轴上使用线性或对数刻度。

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    nature genetics图表复现-自定义绘制散点图

    ❝本节来复现「nature genetics」上的一张图，自定义绘制误差线图；下面小编就通过一个详细的案例介绍如何绘制此图；❞ 图形展示 ❝此图作为基础图形系列，但是又在基础图形的基础上做了一点细微的变化...，如误差线不展示「ymin&ymax」因此直接添加几何对象完成不能实现，此外也通过自定义绘制线条来进行注释以及Y轴标题添加上标；那么小编下方案例代码就来简单介绍如何用代码来解决这三个问题 ❞ 加载R包...,width=0.1) + # stat_boxplot(geom = "errorbar", aes(ymax = ..ymin..)...= x, y = y,group=1))+ geom_line(data = p_value2,aes(x = x, y = y,group=1))+ geom_line(data = p_value3...,aes(x = x, y = y,group=1))+ labs(x=NULL,y="Number of taxon-specific SNPs (x105)")+ scale_y_continuous

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    探索性数据分析，Seaborn必会的几种图

    本文从实际需求出发，重点放在数据中多个变量关联性的探索上，依据探索的数据类型为连续型或是离散型，将Seaborn常见的图进行简单分组，既方便记忆，又可以从多种图的比较中意识到何时何地该该使用何种图。...图4：调整了图3中的调色板、线宽、一级分组顺序和二级分组顺序。...设置； 图3：新增style设置； 图4：修改style变量与hue不同，相当于再次分组，新增设置markers=True，将标记点也绘制出来。...高阶绘图函数 catplot seaborn.catplot 是一个将分类图绘制到FacetGrid上图级别接口。...这是一个坐标轴级的函数，如果没有提供给ax参数，它会将热力图绘制到当前活动的轴中。

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    默认为NULL，使用ggplot()中aes()指定的映射。 data 指定数据框。默认为NULL，使用ggplot()中的数据。...side 画半小提琴图的一侧。“ l”代表左，“ r”代表右，默认为“ l”。 nudge 在小提琴图和分配给x轴上给定因子的空间中间之间添加空间。...inherit.aes 默认为TRUE，若为FALSE，覆盖ggplot()中aes()默认属性，而不是与他们组合。...先将数据的统计摘要进行计算存到了summ_iris中，包含了均值，标准差，数量标准误差。iris_plot为所需数据，这里将Species变量设置为因子，因为要用它作为分类变量。...在原来基础上加入箱子图，位置放在正中间 ggplot(iris_plot , aes(x = Species, y = Sepal.Length, fill = Species))+ geom_half_violin

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    跟着Nature Genetics 学画图：R语言ggplot2画箱线图(boxplot)展示D statistic

    image.png 这篇论文的数据是公开的，代码也公开了一部分，那我们就可以按照他的提供的数据来试着复原一些论文中的图了。...，如果使用ggplot2作图需要转换成长格式，这里本来想尝试一下tidyr包中的pivot_longer()函数了，帮助文档没有看明白。...df1$new_col, levels = x_level) ggplot(df1,aes(x=new_col,y=value))+ stat_boxplot...image.png 箭头指的地方如何用代码缩短暂时不知道了，出图后手动调整吧 最终结果 ? image.png 这里遇到的问题是 如何将箱线图的垂直线改成虚线呢？...欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记

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    Python数据清洗--异常值识别与处理01

    前言 在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗--缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处理，在本节中将分享异常值的判断和处理方法。...异常值的识别 通常，异常值的识别可以借助于图形法（如箱线图、正态分布图）和建模法（如线性回归、聚类算法、K近邻算法），在本期内容中，将分享两种图形法，在下一期将分享基于模型识别异常值的方法。...在Python中可以使用matplotlib模块实现数据的可视化，其中boxplot函数就是用于绘制箱线图的。...如上图所示，利用matplotlib子模块pyplot中的boxplot函数可以非常方便地绘制箱线图，其中左图的上下须设定为1.5倍的四分位差，右图的上下须设定为3倍的四分位差。...结语 本期的内容就介绍到这里，下一期将分享如何基于模型完成异常值的识别，如果你有任何问题，欢迎在公众号的留言区域表达你的疑问。同时，也欢迎各位朋友继续转发与分享文中的内容，让更多的人学习和进步。

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    散点图及数据分布情况

    将其封装在expression（）函数中可以有效的查看是否可以正确的输出函数，比如在刚刚的例子中‘==’才能正确的输出等号。。。。...A：箱型图的均值一般是添加小钻石解决，使用stat_summary()函数添加你的钻石8 ggplot(birthwt, aes(x = factor(race), y = bwt)) + geom_boxplot...#小提琴图的坐标范围时数据的最小值到最大值，扁平的尾部在这两个位置处截断。...= NA)#加上点图 ##将点图置于箱型图的旁边（一般是左边） ggplot(heightweight, aes(x = sex, y = heightIn)) + geom_boxplot(aes...传递一个指定x和y带宽的向量到h，这个参数会被传递给实际生成密度估计的函数kde2d().在本例中，我们将在x，y轴方向上生成一个更小的带宽，以使密度估计对数据的拟合程度更高。

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