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【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程(十六):Matplotlib详解:2、3d绘图类型(2)3D散点图(3D Scatter Plot)

Python本身是一种伟大通用编程语言,在一些流行库(numpy,scipy,matplotlib帮助下,成为了科学计算强大环境。...下面是Matplotlib一些主要功能: 绘图风格和类型:Matplotlib支持各种绘图风格和类型,包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等,可以根据需要选择适合图表类型来展示和分析数据...图表自定义:Matplotlib提供了丰富图表自定义选项,可以调整图表标题、标签、坐标轴、线条样式、颜色等。这使得您能够创建符合特定需求和品味高质量图表。...创建了一个3D图形对象,并将其添加到子图中。 使用ax.scatter函数创建了3D散点图。 我们通过传递x、y和z参数来指定每个散点位置。...c参数指定了散点颜色,可以使用一个数值数组来表示不同颜色值。 cmap参数指定了颜色映射,这里我们使用了viridis颜色映射。 marker参数指定了散点形状,这里我们使用了圆形。

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seaborn介绍

其面向数据集绘图功能对包含整个数据集数据框和数组进行操作,并在内部执行必要语义映射和统计聚合,以生成信息图。 以下是这意味着什么一个例子: ?...请注意我们如何仅提供数据集中变量名称以及我们希望它们在绘图中扮演角色。与直接使用matplotlib时不同,没有必要将变量转换为可视化参数(例如,用于每个类别的特定颜色或标记)。...类似于relplot(),它想法catplot()是它暴露了一个通用面向数据集API,它概括了一个数值变量和一个(或多个)分类变量之间关系不同表示。..._images / introduction_31_0.png 对于特定于图形自定义,所有seaborn函数都接受许多可选参数,以便切换到非默认语义映射,例如不同颜色。...例如,时间序列数据有时与每个时间点一起存储为同一观察单元一部分并出现在列中。

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Python 数据可视化之密度散点图 Density Scatter Plot

密度散点图能更好地揭示数据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可视化混乱问题。...颜色编码:在密度散点图中,不同密度区域通常会使用不同颜色或深浅来表示,颜色深浅代表了该区域内数据点密集程度。 可视化原理: 数据映射:首先将每个数据点映射到二维平面上。...结果是得到整个二维空间上每一位置密度估计值。 颜色映射:根据得到密度估计值为不同区域分配颜色或深浅。高密度区域将被赋予更深或更鲜艳颜色,而低密度区域则使用较浅或较淡颜色。...渲染显示:最后将带有颜色编码二维平面呈现出来,形成最终密度散点图。可选项:在绘制密度散点图右方或下方展示颜色条 colorbar。 为什么要用密度散点图?...高灵活性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数据集。此外,还可以结合其他类型可视化技术(比如轮廓线或网格)来增强表达能力。

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【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程(十八):Matplotlib详解:2、3d绘图类型(4)3D曲面图(3D Surface Plot)

Python本身是一种伟大通用编程语言,在一些流行库(numpy,scipy,matplotlib帮助下,成为了科学计算强大环境。...下面是Matplotlib一些主要功能: 绘图风格和类型:Matplotlib支持各种绘图风格和类型,包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等,可以根据需要选择适合图表类型来展示和分析数据...图表自定义:Matplotlib提供了丰富图表自定义选项,可以调整图表标题、标签、坐标轴、线条样式、颜色等。这使得您能够创建符合特定需求和品味高质量图表。...通过使用np.linspace函数在指定范围内生成100个均匀分布数据点。 我们创建了一个3D图形对象,并将其添加到子图中。...cmap='viridis'参数指定了颜色映射方案(可以根据需要选择其他颜色映射)。 使用ax.set_xlabel、ax.set_ylabel和ax.set_zlabel函数设置了坐标轴标签。

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深入探索:Python高级数据可视化技巧与定制化应用

自定义颜色映射颜色映射是数据可视化中至关重要一部分,它能够帮助我们有效地展示数据特征和趋势。...虽然matplotlib和其他库提供了一系列预定义颜色映射,但有时候我们需要根据数据特点来自定义颜色映射,以突出显示我们感兴趣信息。...我们首先来看一个简单例子,使用matplotlib创建一个散点图,并根据数据点值自定义颜色映射:import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np​#...下面我们将介绍两个进阶应用:使用自定义颜色映射函数和在标签中添加格式化文本。使用自定义颜色映射函数有时候,我们数据可能不适合使用预定义颜色映射,而需要根据自定义规则来确定颜色。...然后,我们根据数据值调用这个函数,得到颜色列表,并将其应用于散点图中。在标签中添加格式化文本有时候,我们希望在标签中添加一些格式化文本,以便更好地说明数据或者增加可读性。

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数据可视化-Matplotlib散点图统计最热门视频

微信公众号:yale记 关注可了解更多教程。问题或建议,请公众号留言; 背景介绍 今天我们将学习如何在Matplotlib中创建散点图散点图非常适合确定两组数据是否相关。...入门实例 首先我们看一下基本散点图绘制代码: from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager #设置图表样式...#s:散点大小 #c :散点颜色 #cmap:Clolormap颜色映射名字 #仅当c为浮点数组时才使用 plt.scatter(x,y,s=100,c=colors,cmap='Greens',..., alpha=0.75 ) zh_font = font_manager.\ FontProperties(fname='C:\\Windows\\Fonts\\msyh.ttf') #添加颜色条到绘图中...我们用散点图方式显示一下: import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager

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【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程(廿一):Matplotlib详解:2、3d绘图类型(7)3D表面投影图(3D Surface Projection Plot)

Python本身是一种伟大通用编程语言,在一些流行库(numpy,scipy,matplotlib帮助下,成为了科学计算强大环境。...下面是Matplotlib一些主要功能: 绘图风格和类型:Matplotlib支持各种绘图风格和类型,包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等,可以根据需要选择适合图表类型来展示和分析数据...图表自定义:Matplotlib提供了丰富图表自定义选项,可以调整图表标题、标签、坐标轴、线条样式、颜色等。这使得您能够创建符合特定需求和品味高质量图表。...x_mesh、y_mesh和z参数分别表示表面投影图位置和对应z轴数据。 cmap='viridis'参数指定了使用viridis颜色映射方案来表示表面的颜色。...运行示例代码后,你将看到一个3D表面投影图,其中表面的形状由提供数据确定,并使用颜色映射方案来表示表面的高度。

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Python 项目实践二(生成数据)第一篇

最流行工具之一是matplotlib,它是一个数学绘图库,我们将使用它来制作简单图表,如折线图和散点图。然后,我们将基于随机漫步概念生成一个更有趣数据集——根据一系列随机决策生成图表。...函数axis()要求提供四个值:x和y坐标轴最小值和最大值,结果如下图: ? 四 删除数据点轮廓 matplotlib允许你给散点图中各个点指定颜色。...六 使用颜色映射 颜色映射(colormap)是一系列颜色,它们从起始颜色渐变到结束颜色。...在可视化中,颜色映射用于突出数据规律,例如,你可能用较浅颜色来显示较小值,并使用较深颜色来显示较大值。 模块pyplot内置了一组颜色映射。...要使用这些颜色映射,你需要告诉pyplot该如何设置数据集中每个点颜色

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Python可视化——3D绘图解决方案pyecharts、matplotlib、openpyxl

这篇博客将介绍python中可视化比较棒3D绘图包,pyecharts、matplotlib、openpyxl。基本条形图、散点图、饼图、地图都有比较成熟支持。...绘制 3D 轮廓(水平)曲线 使用 extend3d 选项绘制 3D 轮廓(水平)曲线 将轮廓轮廓投影到图形上 将填充轮廓投影到图形上 3D 曲面图中自定义山体阴影 3D 误差条 3D 误差线 创建...2D 数据 3D 直方图 参数曲线 洛伦兹吸引子 2D 和 3D 轴在同一个 图 同一图中 2D 和 3D 轴 在 3D 绘图中绘制平面对象 生成多边形以填充 3D 折线图 3D 箭袋图 旋转 3D...绘图 3D散点图 3D 茎 3D 图作为子图 3D 表面(颜色图) 3D表面(纯色) 3D表面(棋盘) 具有极坐标的 3D 表面 3D 文本注释 三角形 3D 等高线图 三角形 3D 填充等高线图...三角形 3D 表面图 3D 体素/体积图 numpy 标志 3D 体素图 带有 rgb 颜色 3D 体素/体积图 具有圆柱坐标的 3D 体素/体积图 3D 线框图 旋转 3D 线框图 一个方向 3D

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可视化神器Seaborn超全介绍

面向数据集绘图功能对包含整个数据集数据流和数组进行操作,并在内部执行必要语义映射和统计聚合以生成信息图。...一个分类变量将数据集分割成两个不同轴(facet),另一个分类变量确定每个点颜色和形状。 所有这些都是通过对seaborn函数relplot()单个调用完成。...请注意,我们只提供了数据集中变量名称以及希望它们在图中扮演角色。与直接使用matplotlib不同,不需要将变量转换为可视化参数(例如,为每个类别使用特定颜色或标记)。...翻译是由seaborn自动完成。这让用户能够专注于他们想要图片回答问题。 replot函数和kind参数 没有通用最佳数据可视化方法。不同问题最好通过不同可视化来回答。...与relplot()类似,catplot()思想是公开一个通用面向数据集API,该API在一个数值变量和一个(或多个)分类变量之间关系不同表示上进行泛化。

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Python数据可视化,我是如何做出泡泡堆积关联图

但在 Python 中就不会这么乐观 有机会我会分享 d3.js 做法,你会发现他与 matplotlib 思路很相似 本文所需要库如下: 行8:cycler 包只是为了方便定义颜色板 数据是这样子...: 行3:泡泡图数据列 行4:堆积图数据列 本文所有的通用函数以宽表作为依据,行索引放 X 轴,每一列作为不同图表系列 这是颜色定义: m_color_cycle 定义了7个系列颜色颜色值提取自示例图表...y 值设置为 第二系列 起始点,自然而然就做出了堆积图效果 图表如下: 知道这个原理,那么就可以定义通用函数: 本文所有的通用函数都基于宽表数据 行3:通过累计求和+偏移操作,求出每个系列...看看之前堆积图,我们成功把数据中3种维度数据映射上去: 年份,映射到柱子水平位置(x轴位置) 数值,映射到柱子高度(调用 bar 方法时参数 height) 地区,映射到柱子颜色 看一个极端例子...我们在同一个坐标系上画散点图映射关系如下: 圆点水平位置映射为年份 圆点垂直位置映射为固定值(只要在柱子下方就可以) 圆点半径映射为数据 migrant 代码如下: 本文所有通用函数基于 DataFrame

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用Python演绎5种常见可视化视图

比如“身高”和“年龄”,你可以理解是同一个人两个参数,这样在同一图中可以看到每个人“身高”和“年龄”取值,从而分析出来这两个变量之间是否存在某种联系。...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: ?...在Matplotlib中,我们使用plt.hist(x, bins=10)函数,其中参数x是一维数组,bins代表直方图中箱子数量,默认是10。...4.热力图 热力图,英文叫heat map,是一种矩阵表示方法,其中矩阵中元素值用颜色来代表,不同颜色代表不同大小值。通过颜色就能直观地知道某个位置上数值大小。

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Python中得可视化:使用Seaborn绘制常用图表

1.分布曲线 我们可以将Seaborn分布图与Matplotlib直方图进行比较。它们都提供非常相似的功能。这里我们画不是直方图中频率图,而是y轴上近似概率密度。...特定类别数分布图 在上图中,没有概率密度曲线。要移除曲线,我们只需在代码中写入' kde = False '。 我们还可以向分布图提供与matplotlib类似的容器标题和颜色。...Rating栏条形图 与饼图类似,我们也可以定制柱状图,使用不同柱状图颜色、图表标题等。 3.散点图 到目前为止,我们只处理数据集中一个数字列,比如评级、评论或大小等。...使用Matplotlib散点图 使用Seaborn散点图 在直方图和散点图代码中,我们将使用sn .joinplot()。 sns.scatterplot()散点图代码。...使用Seaborn创建默认热图 我们可以对上面的图进行一些自定义,也可以改变颜色梯度,使最大值颜色变深,最小值颜色变浅。

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【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程(十九):Matplotlib详解:2、3d绘图类型(5)3D等高线图(3D Contour Plot)

Python本身是一种伟大通用编程语言,在一些流行库(numpy,scipy,matplotlib帮助下,成为了科学计算强大环境。...下面是Matplotlib一些主要功能: 绘图风格和类型:Matplotlib支持各种绘图风格和类型,包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等,可以根据需要选择适合图表类型来展示和分析数据...图表自定义:Matplotlib提供了丰富图表自定义选项,可以调整图表标题、标签、坐标轴、线条样式、颜色等。这使得您能够创建符合特定需求和品味高质量图表。...通过使用np.linspace函数在指定范围内生成100个均匀分布数据点。 创建了一个3D图形对象,并将其添加到子图中。 使用ax.contour3D函数绘制了3D等高线图。...x_mesh、y_mesh和z参数分别表示等高线图x、y和z坐标数据。 50参数表示等高线图轮廓线数量(可以根据需要调整)。 cmap='viridis'参数指定了颜色映射方案。

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数据可视化Seaborn入门介绍

风格设置 seaborn设置风格方法主要有三种: set,通用设置接口 set_style,风格专用设置接口,设置后全局风格随之改变 axes_style,设置当前图(axes级)风格...环境设置 设置环境方法也有3种: set,通用设置接口 set_context,环境设置专用接口,设置后全局绘图环境随之改变 plotting_context,设置当前图(axes级)绘图环境...relplot 仍以鸢尾花数据集为例,绘制不同种类花两变量散点图如下: scatterplot 也可实现同样散点图效果: lineplot lineplot不同于matplotlib...中折线图,会将同一x轴下多个y轴统计量(默认为均值)作为折线图中位置,并辅以阴影表达其置信区间。...从各日期小费箱线图中可以看出,周六这一天小费数值更为离散,且男性小费数值随机性更强;而其他三天小费数据相对更为稳定。

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python数据科学系列:seaborn入门详细教程

风格设置 seaborn设置风格方法主要有三种: set,通用设置接口 set_style,风格专用设置接口,设置后全局风格随之改变 axes_style,设置当前图(axes级)风格,同时返回设置后风格系列参数...环境设置 设置环境方法也有3种: set,通用设置接口 set_context,环境设置专用接口,设置后全局绘图环境随之改变 plotting_context,设置当前图(axes级)绘图环境,...03 颜色设置 seaborn风格多变另一大特色就是支持个性化颜色配置。...lineplot lineplot不同于matplotlib折线图,会将同一x轴下多个y轴统计量(默认为均值)作为折线图中位置,并辅以阴影表达其置信区间。...从各日期小费箱线图中可以看出,周六这一天小费数值更为离散,且男性小费数值随机性更强;而其他三天小费数据相对更为稳定。

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Python数据可视化10种技能

比如“身高”和“年龄”,你可以理解是同一个人两个参数,这样在同一图中可以看到每个人“身高”和“年龄”取值,从而分析出来这两个变量之间是否存在某种联系。...除了 Matplotlib 外,你也可以使用 Seaborn 进行散点图绘制。...在 Matplotlib 中,我们使用 plt.hist(x, bins=10) 函数,其中参数 x 是一维数组,bins 代表直方图中箱子数量,默认是 10。...热力图 热力图,英文叫 heat map,是一种矩阵表示方法,其中矩阵中元素值用颜色来代表,不同颜色代表不同大小值。通过颜色就能直观地知道某个位置上数值大小。...另外你也可以将这个位置上颜色,与数据集中其他位置颜色进行比较。 热力图是一种非常直观多元变量分析方法。

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Matplotlib数据关系型图表(1)

本篇文章主要介绍了matplotlib数据关系型图表分类、对每个类别做了简介,并初步对数值关系型常见图表实现方式做了探讨。...s:数据点大小,可以传入一个整数,表示为所有点设置一样大小;也可以传入形状为(n, 1)数组,为每一个点指定大小。(可选参数) c:数据点颜色,可以是颜色简写、十六进制等。...(可选参数) norm:如果c为浮点数数组,norm将调整c范围至0-1用于在cmap中映射。(可选参数) vmin,vmax:亮度设置,如果norm设置了,此参数无效。...(可选参数) 1.1 带有颜色映射散点图 示例1:现在有一个文件,记录了2015年全国所有站点PM2.5值,要求将1001A站点全年PM2.5值用散点图表示,横坐标为时间,纵坐标为PM2.5浓度...示例2:在上述基础上,在散点图中增加回归线。

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Python matplotlib绘制散点图

可以传入很多参数,一般传入两个列表,分别是散点图中x值和y值。上面的例子中使用2009年至2019年这十一年天猫双11总成交额数据。 散点图根据提供两组数据,构成图形中多个坐标点。...在调用scatter()函数绘制散点图时,使用c='颜色'来设置点颜色,使用s='大小'来设置点大小,并设置label用于图例展示。...第一次散点图中,x轴上没有显示所有的年份刻度,最后一个点已经分布到了图形右上角,所以使用xticks()和yticks()来设置x轴和y轴刻度标签和范围。...三、matplotlib散点图区分点颜色和大小 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np years = [2009, 2010, 2011...数据是历年双11总成交额,每年数据是独立,可以用不同颜色来区分。

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R-ggplot2 绘制带颜色相关性散点图

本期推文就介绍一篇关于使用ggplot2 绘制带有颜色映射相关性散点图,本期涉及知识点如下: stat_bin_2d()绘制密度颜色映射 geom_smooth() 绘制拟合线 颜色映射相关性散点图绘制...这里大部分和推文R-ggplot2 学术散点图绘制 中绘图技巧一样,下面我直接给出代码,如下: #绘图 + 颜色 library(tidyverse) library(RColorBrewer) library...margin=unit(c(0.5,0.5,0.5,0.5), "cm"))) plot2 知识点01:使用stat_bin_2d(binwidth = c(.012,.012)) 设置颜色映射属性...最终,得到可视化结果如下: ? 这里提一下,由于绘制数据较少,可能导致绘制结果不太美观,当然,在数据足够多情况下,你也可以绘制出如下相关性散点图: ?...(图中colorbar位置、字体都是可以自由设置啊) 总结 使用R-ggplot2绘制学术图表确实可以避免Python-matplotlib需要自定义设置问题,提高绘图效率。

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