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python时间序列散点图

散点图可以直观的查看数据的分布情况。 matplotlib模块的pyplot有散点图的函数,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,摸索出散点图的简单办法。 可以使用pyplot的plot_date()散点图。 下面是完整的python代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ speed1219.csv data file format:

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pythonqq图_python绘制散点图

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。 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。 参考文献: https://stackoverflow.com/questions/3209362/how-to-plot-empirical-cdf-in-matplotlib-in-python https ://stats.stackexchange.com/questions/139708/qq-plot-in-python https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.16.0

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    2.matplotlib散点图

    height = [161,162,163,164,165] weight = [50,60,70,80,90] plt.scatter(height,weight) plt.show() 运行生成散点图 ,delimiter=',',skiprows=1,usecols=(1,4),unpack=True) #收盘和开盘的涨幅度 change = close - open #比较今天和昨天涨幅的差异,散点图分析之间的相关性 yesterday = change[:-1] today = change[1:] plt.scatter(yesterday,today) plt.show() 散点图,发现今天跟昨天的涨幅度并没有相关性 ,delimiter=',',skiprows=1,usecols=(1,4),unpack=True) #收盘和开盘的涨幅度 change = close - open #比较今天和昨天涨幅的差异,散点图分析之间的相关性

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    厉害了,Matplotlib还能这样散点图

    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。 Matplotlib进阶绘图的第二篇文章,带你扒一扒散点图都有哪些妙用。 本文用的数据集是加州房产价格数据集,每个样本代表一个街区。 首先,将经度视为x,纬度作为y,绘制散点图,我们可以得到这些街区的地理位置分布图。 散点图大致的勾勒出了加州的地理轮廓,一个点代表了一个街区。 所以,二维散点图还是很强大的对吧!只要掌握一些常用的参数设置,理清数据分析思路,你的散点图便可以变得既富有信息量,还有高颜值。 -END-

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    matlab怎么将散点图的散点连线_plot函数散点图

    发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/168334.html原文链接:https://javaforall.cn

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    ggplot2散点图拼接密度图

    image.png 前几天有一个读者在公众号留言问上面这幅图应该如何实现,我想到一个办法是利用ggplot2分别散点图和密度图,然后利用aplot包来拼图,aplot包是ggtree的作者新开发的一个包 生成两列符合正态分布的数据,然后组合成一个数据框 x<-rnorm(500,0,1) y<-rnorm(500,0,2) df<-data.frame(x=x,y=y) head(df) 先做一个简单的散点图 image.png y轴的密度分布也是这样,下面就不重复了 接下来是拼图 library(ggplot2) library(aplot) p1<-ggplot(df,aes(x,y))+ geom_point

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    Python散点图绘制(用seaborn绘制散点图)

    python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') # 散点图 ') # 直线图 ax1.plot(x2, y2, c='b', ls='--') # 调整横坐标的上下界 plt.xlim(xmax=5, xmin=0) # 显示 plt.show()

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    Python matplotlib绘制散点图

    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。 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。 上面的代码已经实现了简单的散点图,但只把点绘制出来了,很多信息都不完整,所以需要进行优化。 使用title()设置散点图的标题,说明散点图展示的数据。使用legend()将图例展示出来。 经过优化,一张基本功能完整,信息完整的散点图就完成了。 上一张散点图中已经对数据作了基本的展示,为了使数据展示效果更好,可以对散点图进行美化。 数据是历年双11的总成交额,每年的数据是独立的,可以用不同的颜色来区分。

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    Python-matplotlib 散点图绘制

    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: ?

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    跟着Nature microbiology学画图~R语言ggplot2散点图

    image.png 重复的图片是Figure2中的散点图 ? 数据按照以上格式准备好,然后全选,右击选择复制,接下来打开R语言运行如下命令 df1<-read.table("clipboard",header=T,sep="\t") 这样就把数据读进来存储到df1里了 简单的散点图

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    Python-matplotlib 商业图表 - 散点图

    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 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。

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    python导入excel数据散点图_excel折线图怎么做一条线

    liulinghua90/p/9935642.html https://blog.csdn.net/qq_32458499/article/details/781891 目的:读取excel文件中的数据,绘制折线图、散点图 pd import matplotlib.pyplot as plt 绘制简单折线 pandas操作Excel表单 数据准备,有一个Excel文件:lemon.xlsx有两个表单,表单名分别为:Python 以及student, Python的表单数据如下所示: student的表单数据如下所示: 1:在利用pandas模块进行操作前,可以先引入这个模块,如下: import pandas as pd 通过表单索引来指定要访问的表单,0表示第一个表单 #也可以采用表单名和索引的双重方式来定位表单 #也可以同时定位多个表单,方式都罗列如下所示 df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=['python pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=0)#可以通过表单索引来指定读取的表单 # df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=['python

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    Python-matplotlib 散点图绘制02

    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 (4)第64-76行 对散点图图例的定制化设置。 4500', '6000', '7500'] for i, label in enumerate(labels): legend.get_texts()[i].set_text(label) 是对散点图例 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

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    Python-matplotlib 散点图配色设计

    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 (4)第64-76行 对散点图图例的定制化设置。 4500', '6000', '7500'] for i, label in enumerate(labels): legend.get_texts()[i].set_text(label) 是对散点图例 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

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    Python绘制旭日图_python绘制散点图

    参考链接:https://blog.csdn.net/m0_67790374/article/details/124137448

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    python爱心

    turtle.setheading(angle) turtle.fd(length) turtle.bk(length) if state else turtle.penup() turtle.penup() # 箭羽 draw_line(feather_num*feather_gap, angle, False) draw_line(feather_length, angle - 145 + 180, False) # 爱心 turtle.circle(size * -1.431, 165) turtle.circle(size * -3.745, 45) turtle.fd(size) turtle.end_fill() #

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    Python-seaborn 基础图表绘制-散点图

    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 scatter.set_xlabel("Bill length (mm)") scatter.set_ylabel("Bill depth (mm)") #添加标题 ax.text(-.08,1.1,"Base Charts in Python 总结 本期推文我们推出了基础散点图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。

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    Python-matplotlib 学术散点图完善

    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'

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    Python-matplotlib 另类散点图绘制

    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: ?

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    Python turtle玫瑰

    上个学期选修学PY的时候的玫瑰,有点小骚啊。 感觉用turtle画图真的是很玄学的,我是一点点试错,不停地修改画出来的。 ?

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