在python中画散点图主要是用matplotlib模块中的scatter函数，先来看一下scatter函数的基本信息。...数据（取第一列作为x，取第四列作为y）截图： 代码如下： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 定义画散点图的函数 def...Result Analysis') # 设置横坐标名称 ax1.set_xlabel('gamma-value') # 设置纵坐标名称 ax1.set_ylabel('R-value') # 画散点图
上篇文章介绍了使用matplotlib绘制折线图，参考：Python matplotlib绘制折线图，本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制散点图。...plt.figure(figsize=(10, 10), dpi=100) plt.scatter(years, turnovers) plt.show() 运行结果： scatter(): matplotlib中绘制散点图的函数...可以传入很多参数，一般传入两个列表，分别是散点图中的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的总成交额数据。 散点图根据提供的两组数据，构成图形中的多个坐标点。...这里使用numpy中的random.randint()随机生成0到50之间的11个值，将这11个随机的值传给scatter()函数中的c参数，使每一个点的颜色不一样，可以更好地表示每个点的独立性。...这里直接将成交额大小作为点的大小(成交额很小的设置一个值，图形中的点不小于这个值)，得到由11个值组成的列表，传给scatter()函数中的s参数，可以体现每个点的大小差异(成交额越大点越大)。
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。...（3）绘制大散点图 region_y = { 'Africa':1, 'Oceania':2, 'Asia':3, 'South America':4, 'North...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...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： ?
qq图全称是quantile-quantile plot，从名称中可以了解到是和分位数相关的图。...由于最近在做数据分析时用到了，然而看了一些博客，要么是qq图讲解的比较详尽但是没有使用Python；要么是使用Python语言但是没有讲清楚原理。...基于此，想写一篇博客尽量讲清楚原理并且用Python实现出来。 qq图原理是比较两组数据的累计分布函数来判断两组数据是否是服从同一分布，所以第一步我们应该做两组数据的累计分布。...as np x = np.arange(-5, 5, 0.1) y = stats.norm.cdf(x, 0, 1) plt.plot(x, y) 然后，绘制目标数据（这里使用UCI机器学习数据库中的...上面是为了说明qq图的原理以及怎么使用pyhton进行手动操作，作为数据分析领域里比较全能的Python，它当然也是有包可以直接绘制qq图。
主要涉及内容如下： Python-matplotlib 散点图绘制 文本条件添加 Python-matplotlib 散点图绘制 本篇推文的原始图片还是来自于PIIE网站的一篇文章配图，文章的插图如下...文本条件添加 本推文的绘图教程中，文本的添加还是值得学习一下的，代码如下： #绘制竖线上散点 for i in data_02.index: ax.scatter(0,i,color='#172A3A...i[1]-.05,index,i[2],color='#3D71A0',size=3,ha='right',va='center',fontweight='bold') 上述代码就可以实现可视化结果中左侧文本的设置效果...总结 本期推文我们进行商业图表第7弹的绘制，学习了散点图系列的绘制方法，此外，颜色的配置也是值得参考和学习的。大家可以直接关注公号:DataCharm,直接获取EXCEL颜色主题xml文件。
在运维管理中，经常遇到时间序列的数据，比如网卡流量、在线用户数、并发连接数，等等。用散点图可以直观的查看数据的分布情况。...matplotlib模块的pyplot有画散点图的函数，但是该函数要求x轴是数字类型。pandas的plot函数里，散点图类型'scatter'也要求数字型的，用时间类型的会报错。...在搜索阅读了几十篇网文后，摸索出画散点图的简单办法。可以使用pyplot的plot_date()画散点图。...下面是完整的python代码： # -*- coding: utf-8 -*- """ speed1219.csv data file format:
引言 这篇推文还是python-matplotlib 散点图的绘制过程，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...season],lw=.8,zorder=2) （3）第56-60行 图片的插入，代码如下： img = image.imread(r'E:\Data_resourses\DataCharm 公众号\Python...width=1.5, height=.8,loc='lower left') axins2.imshow(img,alpha=.7) axins2.axis('off') 其中inset_axes 中的...（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进行散点图的绘制，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
参考链接：https://blog.csdn.net/m0_67790374/article/details/124137448
关系（一）利用python绘制散点图 散点图 （Scatterplot）简介 1 在笛卡尔座标上放置一系列的数据点，检测两个变量之间的关系，这就是散点图。...自定义散点图一般是结合使用场景对相关参数进行修改，并辅以其他的绘图知识。...通过seaborn绘制多样化的散点图 seaborn主要利用scatterplot和regplot绘制散点图，可以通过seaborn.scatterplot[1]和seaborn.regplot[2]了解更多用法...axs[0].plot( 'x', 'y', "o", data=df, linestyle='') axs[0].set_title('原始散点图') # 抖动散点图 sns.stripplot(...，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。
上期推文推出第一篇基础图表绘制-R-ggplot2 基础图表绘制-散点图 的绘制推文，得到了很多小伙伴的喜欢，也是我更加想使这个系列做的更加完善和系统，我之前也有说过，会推出Python和R的两个版本绘制教程...，接下来我们就推出基础散点图的Python绘制版本。...本期主要涉及的知识点如下： Python-seaborn 绘制多类别散点图 seaborn 定制化美化设置 Python-seaborn 绘制多类别散点图 由于涉及的图表类型为多类别散点图的绘制，在使用常规...，这个图表中主要存在如下问题： 刻度、轴脊、XY刻度标签等属性过于简陋。 图例添加太随意，需要定制化操作(重点) 整体的绘图主题过于简单。 针对以上几个问题，接下来我们对其进行美化操作。...总结 本期推文我们推出了基础散点图的Python绘制版本，希望可以满足喜欢使用Python绘图的小伙伴。大家有啥意见也可以在文末 读者讨论 区进行谈论交流啊。
1 问题 利用python如何绘制直方图和散点图。...alpha=0.7)plt.xlabel("区间") # X轴标签plt.ylabel("频率") # Y轴标签plt.title("频率分布直方图") # 标题plt.show()# ------ 散点图...149, 174, 184, 193, 198, 202, 200]plt.scatter(x, y, c='r') # x,y值，点颜色plt.show()运行结果（1）（2） 3 结语 对于用python...进行绘制直方图和散点图。
引言 上期的推文Python-matplotlib 学术型散点图绘制 推出后，很多小伙伴比较喜欢 ? ?...，希望能够推出更多的类似绘制教程推文，当然，也提出了一些问题，比如 学术图表的字体设置、相关性散点图绘制线的完善，以及多图绘制等问题，本期推文就针对此问题进行一一解决。 02....合并多图 python-matplotlib绘制多子图的方法也比较简单，下面就将黑白散点和彩色散点图同时绘制，避免后期排版操作。具体代码如下： ? 结果如下： ? 05....相关性散点类型 在其他论文中看到如下类型的散点图，如下： ?...(该图片来源于网络，如侵权，望告知删除) python-matplotlib 绘制这类相关性散点图也比较简单，核心代码如下： #网格设置 ax.grid(which='major',axis='y'
（ps: 付费用户可查看完整代码，并获取数据集下载链接。以前赞赏过本公众号文章的用户也可以直接添加作者微信：liangyunhue 免费获取完整代码和数据集。）
引言 本期推文只要介绍学术散点图的绘制教程，涉及的内容主要还是matplotlib散点图的绘制，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的绘制教程。 02....总结 本期推文介绍了学术性散点图的绘制过程，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
关系（五）利用python绘制连接散点图 连接散点图（Connected Scatterplot）简介 连接散点图（点线图）是折线图的一种，与散点图类似。...因此连接散点图既能分析相关性，也可分析趋势性。...plt.plot(df['x'], df['y'], linestyle='-', marker='o') plt.show() 定制多样化的连接散点图 自定义连接散点图一般是结合使用场景对相关参数进行修改...通过seaborn绘制多样化的连接散点图 seaborn主要利用lineplot绘制连接散点图，可以通过seaborn.lineplot[1]了解更多用法 import seaborn as sns import...matplotlib主要利用plot绘制连接散点图，可以通过matplotlib.pyplot.plot[2]了解更多用法 自定义连接散点图 import matplotlib.pyplot as plt
pd.read_csv('test.csv') 需求分析 需要计算标准数据与实际测量数据的偏差（bias）、均方根误差（RMSE）、散射指数（SI）三个值 需要根据点坐标（标准值，实际值）绘制散点图...df.plot.scatter(x='formal', y='test') 彩色散点图 根据每对数据的偏差，人为划分颜色 # 已知 数据的偏差 绝对值为 0.08 bias = abs(bias) for...(len(df)): data_test.append(df['test'][i]) data_formal.append(df['formal'][i]) # 由点密度绘制散点图...官方文档：https://www.osgeo.cn/matplotlib/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.hist2d.html 个人在调试时 理解为对所生成散点图色彩范围的划分...elif delData <= 30 * bias: df['color'][i] = 3 else: df['color'][i] = 4 # 由bias绘制散点图
质控方法回顾 陆续整理了单细胞数据下游质控的内容： ncount_RNA 和nFeature_RNA辅助过滤 根据线粒体基因进行过滤 在ncount_RNA 和nFeature_RNA辅助过滤中，使用小提琴图对所有细胞中检测到的分子总数...FeatureScatter散点图 FeatureScatter()函数可以用于可视化两个高变特征（通常是基因）在单细胞数据集中的表达水平。...结果生成一个散点图，其中每个点代表一个单独的细胞，X 轴和 Y 轴分别代表两个指定特征的表达量。...一般在质控过程中我们会简单可视化一下nCount_RNA vs nFeature_RNA，即基因数量与分子总数的关系的散点图 从图中可以简单推断测序深度与基因数量的关系，图上会显示两者之间的相关系数，高质量的测序数据中两者基本处于正相关的关系...FeatureScatter()函数是用来展示单细胞中两个特征之间的关系，所以除了可以简单的展示基因数量与分子总数的关系，还可用来查看所有细胞或某个细胞中两个基因的相关性 基因相关性可视化 可以在Pbmc
本文介绍基于Python语言的matplotlib模块，对Excel表格文件中的指定数据，加以密度散点图绘制的方法。 首先，明确一下本文的需求。 ...其中，对于名称为26的这1列（左侧紫色框内数据），我们希望提取其数值等于1的所有行，并对这些行中的NIR_predict列与NIR_true列（右侧紫色框内数据）的数值加以密度散点图的绘制。 ...随后，使用pd.read_csv()从.csv格式文件中读取数据，并存储在名为data的DataFrame中。...紧接着，使用plt.rc()设置字体为Times New Roman；随后，生成一条直线的横坐标范围，使用np.linspace()生成一系列横坐标值，并存储在x_line中；这些点将组成后续所得散点图中的...可以看到，我们已经绘制得到了指定数据之间的密度散点图。
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