，譬如对散点图我们可以将每个散点对应的属性信息标注在每个散点旁边，但随着散点量的增多，或图像上的某个区域聚集了较多的散点时，叠加上的文字标注会挤在一起相互叠置，出现如图1所示的情况： ?...图2 它通过算法迭代，在一轮轮的迭代过程中逐渐消除文字遮挡现象： ? 图3 下面我们就来学习如何使用adjustText解决matplotlib图像文字遮挡问题。...，散点聚集的区域内文字标签非常容易重叠在一起，接下来我们使用adjustText的基础功能来消除文字重叠现象： 图5 这时可以看到与图4相比，图5中的所有文字都没有出现彼此重叠现象，adjustText...对象 ax：绘制文字标签的目标axe对象，默认为最近一次的axe对象 lim：int型，控制迭代调整文本标签位置的次数，默认为500次 precision：float型，用于决定迭代停止的精度，默认为...：字典型，用于指定文本标签与不同对象发生遮挡时的位移策略，键有'points'、'text'和'objects'，对应的值可选'xy'、'x'、'y'，分别代表竖直和水平方向均调整、只调整水平方向以及只调整竖直方向
密度散点图（Density Scatter Plot），也称为密度点图或核密度估计散点图，是一种数据可视化技术，主要用于展示大量数据点在二维平面上的分布情况。...密度散点图能更好地揭示数据的集中趋势和分布模式，尤其是在数据量非常大时，避免了散点图中点重叠导致的可视化混乱问题。...优化视觉呈现：密度散点图通过采用渐变色或色阶映射等方法，帮助清晰地展示数据，相比传统散点图的混乱和模糊。这样可以更容易区分高密度和低密度区域，使整体呈现更美观、易于理解。...高灵活性的密度散点图支持多种定制选项，比如调整颜色映射、透明度、标记大小等，以适应不同类型和规模的数据集。此外，还可以结合其他类型的可视化技术（比如轮廓线或网格）来增强表达能力。...可视化结果如下所示： ️ 参考链接： 使用 Python 绘制散点密度图（用颜色标识密度） 复现顶刊 RSE 散点密度验证图（附代码）
在数据可视化中，二维散点图的应用范围很广，比如用来观测两个变量之间的相关性、展示销量的的走势等等，这些是散点图的常规用法。 然而，这篇文章想讲的是，二维散点图能够展现的信息远不止两个维度。...但这张图反映不出街区之间的密集程度，原因在于，一个街区的面积相对于一个州的面积而言几乎可以忽略不计，所以很多时候两个街区在经纬度上相差不大，在图上的表现就是重叠成一个点。...针对这个问题，可以设置alpha参数，控制散点的透明度，设置了透明度之后，颜色越深的部分就代表了越多的散点在这里重叠，即该区域的街区密集程度更大，如下 fig,ax = plt.subplots(figsize...所以通过alpha（透明度）的设置，在散点图上非常直观地展示了街区密集程度这一信息。 接着，我们可以看看各个街区的人口分布情况，如何做呢？...图中一个点代表了一个街区，所以需要对散点的样式进行设置，散点的可以设置的属性有颜色，大小，形状等。
，譬如对散点图我们可以将每个散点对应的属性信息标注在每个散点旁边，但随着散点量的增多，或图像上的某个区域聚集了较多的散点时，叠加上的文字标注会挤在一起相互叠置，出现如图1所示的情况： 图1 出现这种情况非常影响数据可视化作品的呈现效果...2 它通过算法迭代，在一轮轮的迭代过程中逐渐消除文字遮挡现象： 图3 下面我们就来学习如何使用adjustText解决matplotlib图像文字遮挡问题。...__len__())] 接着我们先不使用adjustText调整图像，直接绘制出原始的散点+文字标签： fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) ax.scatter...，散点聚集的区域内文字标签非常容易重叠在一起，接下来我们使用adjustText的基础功能来消除文字重叠现象： 图5 这时可以看到与图4相比，图5中的所有文字都没有出现彼此重叠现象，adjustText...用于指定文本标签与不同对象发生遮挡时的位移策略，键有'points'、'text'和'objects'，对应的值可选'xy'、'x'、'y'，分别代表竖直和水平方向均调整、只调整水平方向以及只调整竖直方向
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...sactter_line['student_ratio_cont'], sactter_line['region_y']): newline([world_avg,p2], [p1,p2]) #添加散点...)，但涉及统计图表的绘制，可以结合seaborn进行绘制，使绘图事半功倍哦！！绘图的颜色搭配对绘图结果至关重要，自己现阶段也是在摸索和模仿，有好的颜色搭配学习网站或者资源，可以进群交流。
用于可视化单变量或双变量分布以及在数据子集之间进行比较的选项 各类因变量线性回归模型的自动估计与作图 方便查看复杂数据集的整体结构 用于构建多图块网格的高级抽象，使您可以轻松地构建复杂的可视化 对matplotlib...许多任务只能通过seaborn函数来完成，但是进一步的定制可能需要直接使用matplotlib。下面将更详细地解释这一点。...tips数据集说明了组织数据集的“整洁”方法。如果您的数据集以这种方式组织，您将从seaborn中获得最大的好处，下面将对此进行更详细的说明 4. 我们绘制了具有多个语义变量的分面散点图。...请注意大小和样式参数是如何在散点和线图中共享的，但是它们对这两种可视化的影响是不同的(改变标记区域和符号与线宽和虚线)。我们不需要记住这些细节，让我们专注于情节的整体结构和我们想要传达的信息。...在最精细的层次上，你可能希望通过绘制散点图来调整点在分类轴上的位置，这样它们就不会重叠: sns.catplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",
s = 280,lw = 2.5,zorder =4)#散点图 散点图的绘制则需知道我们只需要绘制最后一个散点，即获取最后一个数据，因此scatter的x，y均有[-1]的索引，当然，我们需在之前使用tolist...()方法转变成数据列表形式，填充颜色 color、散点边框颜色 edgecolor、散点大小 s、和线宽 lw 均可根据自己需要进行定制化设置。...这里需要注意的是zorder属性的设置，这里设置zorder=4,表示散点图绘制在折线图之后，即散点图压在折线图之上，使绘图更加美观。...部分详细解释如下： 第 77-84 行则是添加位置固定的文本内容，设置 transform = ax.transAxes 则使文本位置不随数据变化而变动。...，较早年份的数据较为集中，使图表绘制集中在一块，影响美观，特经此过程进行设置，而这也是 matplotlib 3.1 版本新添加的内容。
读出CSV数据 CSV是一种逗号分隔的文本文件（Comma-Separated Values），在《零基础学编程019：生成群文章目录》介绍过如何读取CSV文件。...画散点图 在《零基础学编程012：画出复利曲线图》这一课里，我们用matplotlib画曲线图，同样我们可以用它画出散点图。...写个函数，画出任意两个科目的散点分布图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_scatter(scores, subject1..., subject2) : ''' 画出两门科目的散点分布图和拟合直线 ''' x = scores[subject1] y = scores[subject2] plt.scatter...小结： CSV是一种逗号分隔的文本文件 csv模块包中的reader()函数可以读CSV文件 numpy中的genfromtxt()函数也可以读CSV文件 matplotlib中的scatter()函数可以画散点分布图
sc.set_offsets(np.random.rand(100, 2)) # 更新散点的位置 sc.set_sizes(1000 * np.random.rand(100)) # 更新散点的大小...暂停一小段时间，使得动画效果更明显在这个示例中，我们首先生成了随机的散点数据 x、y、colors 和 sizes，然后创建了一个动态散点图，使用 plt.ion() 打开了交互模式，接着通过 plt.subplots...总结本文介绍了如何使用Python的Matplotlib库创建动态图表，并提供了几种常见类型的动态图表示例，包括折线图、散点图、柱状图、饼图和热力图。...通过这些示例，我们学习了如何在Matplotlib中打开交互模式，创建图形窗口和子图，以及如何通过循环更新图表的数据，从而实现动态效果。...这些技巧和实践经验可以帮助我们更好地理解数据的变化趋势，并以动画的方式展示数据的动态特性。在实际应用中，我们可以根据具体的需求和数据特点，灵活地调整图表的样式、参数和更新方式，以满足不同的可视化需求。
在 Matplotlib 中，图形（类plt.Figure的一个实例）可以被认为是一个包括所有维度、图像、文本和标签对象的容器。...为了更好的查看重叠的结果，我们还使用了alpha关键字参数对点的透明度进行了调整： rng = np.random.RandomState(0) x = rng.randn(100) y = rng.randn...我们可以从上图中看出，可以通过散点图同时展示该数据集的四个不同维度：图中的(x, y)位置代表每个样本的花萼的长度和宽度，散点的大小代表每个样本的花瓣的宽度，而散点的颜色代表一种特定的鸢尾花类型。...下面的例子是加州城市人口的散点图，我们使用散点的大小表现该城市的面积，散点的颜色来表现城市的人口数量（自然对数值）。...注意默认情况下，图中的散点会有透明度的区别，用于体现在图中散点的深度。虽然三维效果在静态图像中难以显示，你可以使用交互式的视图来获得更佳的三维直观效果。
但也不必说的那么高级，我们可以说数据可视化就是“画图”。 ? 能够进行可视化的工具有很多，比如 python 中的 matplotlib、pyecharts、plotly等等。...我们可以利用散点图，将散点的横坐标与数量一致，纵坐标与类别标签一致，因此添加一个辅助列作为散点图的 y 值。 ? 在图形上右键-选择数据，添加系列“占比”，系列值选择辅助列。 ?...此时，散点已就位，接下来在散点处右键-设置数据系列格式，在标记项中将散点放大到足够大小。 ? ? 之后添加数据标签，并在数据标签处右键-设置数据标签格式，选择单元格中的值并去掉原始值，再设置居中。...比如把最大值换成最深的颜色，最小值换成最浅的颜色，再调整一下中间值百分点。 ? 再调整一下行列宽高，隐藏网格线，看看效果。 ? 3、矩阵柱状图 ?...只需在 PPT 中插入形状和文本框进行组合即可，至于尺寸嘛，可以通过精确计算后在格式菜单中调整大小（老板，我的目测十分精确，信我），另外 SmartArt 中也有很多图形可以为我们提供制图灵感。 ?
为了更好的查看重叠的结果，我们还使用了alpha关键字参数对点的透明度进行了调整： rng = np.random.RandomState(0) x = rng.randn(100) y = rng.randn...：图中的(x, y)位置代表每个样本的花萼的长度和宽度，散点的大小代表每个样本的花瓣的宽度，而散点的颜色代表一种特定的鸢尾花类型。...下面的例子是加州城市人口的散点图，我们使用散点的大小表现该城市的面积，散点的颜色来表现城市的人口数量（自然对数值）。...三维的点和线 三维图表中最基础的是使用(x, y, z)坐标定义的一根线或散点的集合。前面介绍过普通的二维图表，作为类比，使用ax.plot3D和ax.scatter3D函数可以创建三维折线和散点图。...，用于体现在图中散点的深度。
作者：未禾 数据猿官网 | www.datayuan.cn 我们之前探讨了如何使用散点图和回归模型拟合来可视化两个变量之间的关系，以及如何在其他分类变量的层次之间进行展示。...分类散点图 显示分类变量级别中某些定量变量的值的一种简单方法使用 stripplot()，它会将分散图概括为其中一个变量是分类的： ? 在条纹图中，散点图通常将重叠。这使得很难看到数据的完整分布。...不同的方法是使用函数 swarmplot()，它使用避免重叠点的算法将分类轴上的每个散点图点定位： 备注：道理上，即使抖动还是会有重叠的可能，所以这种方法可能更好 ?...这使得很容易看出主要关系如何随着第二个变量的变化而变化，因为你的眼睛很好地收集斜率的差异： ? 为了使能够在黑白中重现的图形，可以使用不同的标记和线条样式来展示不同 hue 类别的层次: ?...字符串列表 row_order, col_order 对应排序列表 字符串列表 kind : 可选：point 默认, bar 柱形图, count 频次, box 箱体, violin 提琴, strip 散点
四、如何绘制多个图例 在matplotlib中，由于legend命令的特性，无论plt.legend还是ax.legend，都只能在图表中添加一个图例，一般来说以最后一个legend命令绘制，前面都会被覆盖...五、散点图多变量下图例的添加 在前面的推送中，介绍到散点图的两种使用方法：一种为以s为变量，固定颜色，通过散点直径大小展示数据；一种是以颜色映射为变量，固定s,通过填色变化来展示数据。...rain_days']#读入各站点某年累计降水日数 rains=df['precipitation']#读入各站点某年累计降水量 rain_size=(rain_days-10)**2#对累计降水日数进行处理，使散点大小均匀...注意，最好能改变alpha小于1，因为散点存在互相重叠情况，不使散点透明，小散点可能被大散点完全覆盖。edgecolor设为黑色在视觉上是最好的。 ?...B、通过两个图例分别展示散点直径和散点颜色 前面的程序与A中完全相同，在第四节中已经讲了如何建立多个子图，这里马上就上手使用了，这次不使用colorbar展示颜色变化，而使用带颜色的散点： from matplotlib.lines
绘制多样化的散点图 matplotlib主要利用plot绘制散点图，可以通过matplotlib.pyplot.plot[3]了解更多用法 自定义散点图 import matplotlib as mpl...plt.annotate('有趣的点！'...# 自定义图里 plt.legend(bbox_to_anchor=(1.02,1), loc="upper left", borderaxespad=0) plt.show() 14 如何避免过度绘制造成的散点重叠...适当处理样本 # 当数据集较大时，绘制散点图容易出现重叠造成不可读 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy...和matplotlib的plot可以快速绘制散点图，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。
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