函数原型 seaborn.scatterplot(x=None, y=None, hue=None, style=None, size=None, data=None...sns.set() tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例2:设置hue 根据设置的类别,产生颜色不同的点的散点图 eg.下图为根据time分类的散点图 """ sns.scatterplot...seaborn as sns; sns.set() tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例5:设置size ,根据设置的类别,产生大小不同的点的散点图 """ sns.scatterplot...sns; sns.set() tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例6:同时设置hue和size,根据设置的类别,产生颜色和大小不同的点的散点图 """ sns.scatterplot...np.random.randn(100, 4).cumsum(axis=0) wide_df = pd.DataFrame(data, index, ["a", "b", "c", "d"]) sns.scatterplot
3. scatterplot、regplot 散点图 3.1 scatterplot,普通散点图 # 散点图 filepath = "insurance.csv" insurance_data = pd.read_csv...(filepath) sns.scatterplot(x=insurance_data['bmi'], y=insurance_data['charges']) plt.show() ?...3.3 scatterplot(x=,y=,hue=) ,hue带第三个变量区分 # 查看区分,是否吸烟 hue sns.scatterplot(x=insurance_data['bmi'], y=insurance_data
当然,作为大众的免费软件,指定不服,很多人为此也基于R语言开发了一些相应的三维图的绘制包,像rgl,gg3D,plot3D,scatterplot3d等,我们今天就介绍一下其中的scatterplot3d...包的安装就不赘述了: install.packages(“scatterplot3d”) 接下来我们看下它里面的函数,其实这个包就一个函数scatterplot3d。 ?...col.grid="lightblue", main="scatterplot3d - 1",pch=20) ?...(x, y, z, color, pch=20, zlim=c(-2, 10),main="scatterplot3d - 3") ?...=0.7, pch=16, main="scatterplot3d - 5") #Now adding some points to the "scatterplot3d" s3d$points3d
# 简单散点图 attach(mtcars) #固定目标数据,方便后续绘图 plot(wt, mpg, main="Scatterplot Example", xlab="Car Weight...R包“car”里提供的scatterplot()是一个高效绘制散点图的函数,它可以用来添加拟合线、绘制边际箱线图等等。...4. 3D 散点图 你可以使用“scatterplot3d“包里的scatterplot3d()函数来绘制3D散点图,下面是几个实例: # 简单3D散点图 library(scatterplot3d...) #加载R包 attach(mtcars) #固定数据集 scatterplot3d(wt,disp,mpg, main="3D Scatterplot") #绘制3D散点图,第一个参数是x轴,第二个参数是...# 绘制带有颜色和垂线的3D散点图 library(scatterplot3d) #加载R包 attach(mtcars) #固定数据集 scatterplot3d(wt,disp,mpg, pch=16
dat0) dat1 = dat0[,-1] rownames(dat1) = dat0[,1] color = c(rep('red',3),rep('orange',3),rep('blue',3)) scatterplot3d...#draw 3d plot--2 library(scatterplot3d) scatterplot3d(dat1) #调整 scatterplot3d(dat1,main='3D plot',color...#调整角度,保存 pdf('3d_scatter_plot.pdf',onefile=TRUE,width=8,height=8) diffangle <- function(ang){ scatterplot3d
以下是一个例子,展示如何利用页面布局改进图表视觉效果:library(lattice)# 创建一个数据框data <- data.frame(x = 1:100, y = rnorm(100))# 创建一个散点图scatterplot...<- xyplot(y ~ x, data = data, type = c("p", "r"), pch = 16)# 默认布局png("default_layout.png")print(scatterplot...)dev.off()# 修改布局,将两个图表放在一行layout1 <- c(1, 2)png("layout1.png")print(scatterplot, layout = layout1)dev.off...()# 修改布局,将两个图表放在一个网格中layout2 <- c(2, 1)png("layout2.png")print(scatterplot, layout = layout2)dev.off(
第十一章中级绘图 本章内容 二元变量和多元变量关系的可视化 绘制散点图和折线图 理解相关图 学习马赛克图和关联图 本章用到的函数有: plot hexbin ablines iplot scatterplot...car包中的scatterplot()函数增强了散点图的许多功能,它可以很方便地绘制散点图,并 能添加拟合曲线、边界箱线图和置信椭圆,还可以按子集绘图和交互式地识别点。...11.1.3 三维散点图 假使你对汽车英里数、车重和排量间的关系感兴趣,可用scatterplot3d中的 scatterplot3d()函数来绘制它们的关系。...Scatterplot3d(x,y,z) x被绘制在水平轴上,y被绘制在竖直轴上,z被绘制在透视轴上。...> library(scatterplot3d) > attach(mtcars) > scatterplot3d(wt,disp,mpg,main="basic 3d scatter plot") 注
size,用于映射线条的宽度或者点的大小 3. style, 用于映射线条的样式或者点的样式 散点图的代码示例如下 >>> df = pd.read_csv('tips.csv') >>> sns.scatterplot...以hue_norm参数为例,用法如下 >>> sns.scatterplot(data=df, x="total_bill", y="tip", hue="size", style="time", hue_norm...seaborn会自动根据属性组合进行图例的显示,示例如下 sns.scatterplot(data=df, x="total_bill", y="tip", hue="day", style="day"...scatterplot专门用于绘制散点图,lineplot用于绘制折线图,而relplot则可以在灵活调用这两个函数来绘图,而且添加了分面的支持,用法如下 >>> sns.relplot(data=df...如果需要多幅图之间的排列比对,选择relplot这种figure-level级别的函数来实现会更加简单,如果只需要单幅图,用scatterplot和lineplot更高效。
比如说car包中的scatterplot()函数和lattice包的xyplot()函数。...car包中的scatterplot()函数增强了散点图的许多功能,它可以很方便地绘制散点图,并能添加拟合曲线、边界箱线图和置信椭圆,还可以按子集绘图和交互式地识别点。...# 函数1: scatterplot(formula, data, subset, xlab, ylab, id=FALSE, legend=TRUE, ...) # 函数2: scatterplot...scatterplot(prestige ~ income, data=Prestige, ellipse=TRUE) scatterplot(prestige ~ income, data=Prestige...参考资料: 1.R语言数据可视化之美,张杰/著 2.scatterplot()函数帮助文件 3.ggscatter()函数帮助文件
函数来实现同样的效果,用法如下 >>> g = sns.JointGrid(data=df, x='bill_length_mm', y='bill_depth_mm') >>> g.plot(sns.scatterplot...以下三种写法的效果是等价的 # 第一种 >>> g = sns.JointGrid(data=df, x='bill_length_mm', y='bill_depth_mm') >>> g.plot(sns.scatterplot...) # 第二种 >>> g = sns.JointGrid(data=df, x='bill_length_mm', y='bill_depth_mm') >>> g.plot_joint(sns.scatterplot...) >>> g.plot_marginals(sns.boxplot) >>> plt.show() # 第三种 >>> g = sns.JointGrid() >>> sns.scatterplot...第三种写法分别指定每个axes的绘图函数以及参数,提供了最大程度的灵活性,可以将其设定为不同的可视化形式,用法如下 >>> g = sns.JointGrid() >>> sns.scatterplot
sns.histplot, "tip")图片散点图scatterplotIn 8:g = sns.FacetGrid(tips, col="sex", hue="smoker") # 1g.map(sns.scatterplot..."total_bill", "tip", alpha=.8) # 2g.add_legend() # 3图片解释下代码:第一行:col参数表示列方向的分组字段,hue表示颜色的分组第二行:sns.scatterplot...col="year", # 列方向 col_wrap=4 # 分成4列,所以每行3个图(12个年份) )g.map(sns.scatterplot...): g = sns.FacetGrid(tips, row="sex", col="smoker", margin_titles=True, height=2.5) g.map(sns.scatterplot...)g.add_legend()图片上三角、下三角和对角线分别绘制不同类型的图:In 24:g = sns.PairGrid(iris)g.map_upper(sns.scatterplot) # 上三角
今天第一幅图是散点图(scatterplot) 散点图是数据分析中非常常用的一种形式(The most frequently used plot for data analysis is undoubtedly...the scatterplot);如果你想初步了解两个变量之间的关系,第一选择一定是散点图(Whenever you want to understand the nature of relationship...between two variables, invariably the first choice is the scatterplot);ggplot2中用来画散点图的函数是geom_point(...) + labs(subtitle="Area Vs Population", y="Population", x="Area", title="Scatterplot
library(ImageGP) library(patchwork) p1 <- sp_scatterplot("GRCh38_salmon_genome_build.summary", melted...scale_x_continuous(breaks=seq(0,4, by=0.5)) + scale_y_continuous(breaks=seq(1,62,by=2)) p2 <- sp_scatterplot...scale_x_continuous(breaks=seq(0,0.4, by=0.05)) + scale_y_continuous(breaks=seq(1,62,by=2)) p3 <- sp_scatterplot...Salmon的CPU利用率更稳定,且明显高于STAR p1 <- sp_scatterplot("GRCh38_salmon_genome_build.summary", melted = T, xvariable...(breaks=seq(20000,240000, length=5)) + scale_y_continuous(breaks=seq(1,18,by=1)) p1 + p2 + p3 sp_scatterplot
三维散点图 三维散点图用于对三个变量之间的交互关系进行可视化,scatterplot3d包中的函数scatterplot3d(),可以用于绘制三维散点图: scatterplot3d(x, y=NULL...例如利用mtcars数据集,绘制wt,disp和mpg之间的三维散点图: install.packages("scatterplot3d") library(scatterplot3d) with(mtcars..., # 数据集 scatterplot3d(wt,disp,mpg, # 绘制图形的三个变量 pch=16, # 设置绘图符号 highlight
stripplot :draw a categorical scatterplot with non-overlapping points. swarmplot :draw a categorical...fig,ax = plt.subplots(2,2,figsize=(10,10)) sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, ax=ax...[0][0]) sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", hue="smoker", data=tips, ax=ax[0][1]) sns.scatterplot...(x="total_bill", y="tip", hue="smoker", style = "smoker", data=tips, ax=ax[1][0]) sns.scatterplot(x=...relplot 连续型变量关系图,继承了上面的scatterplot(默认)和lineplot(需要设置参数kind="line"),保持原有参数,新增col, row等新参数。
一网打进散点图绘制 假如有一个输入数据如下所示(存储于文件scatterplot.xls中) Samp Gene1 Gene2 Color Size GC_quality...指定用哪一列标记颜色,可选 # -s: 指定哪一列标记大小,一般为数字列,可选 # -S: 指定哪一列标记形状,可选 # -L: 指定哪一列用来作为文本标记 # -w, -u: 指定图的长宽 sp_scatterplot2....sh -f scatterplot.xls -X Gene1 -Y Gene2 -c Color -s Size -S GC_quality -L Samp -w 10 -u 10 ?...sp_scatterplot2.sh -f scatterplot.xls -X GC_quality -Y Base_quality -O "'WARN', 'PASS'" -c Gene1 -w 10...Reference http://blog.genesino.com/2017/07/scatterPlot
今天再介绍下scatterplot3d包。...library(scatterplot3d) scatterplot3d(tmp[,1:3], # 第1-3主成分 # 颜色长度要和样本长度一样,且对应!
seaborn.axisgrid.FacetGrid object at 0x08890448> >>> plt.show() 使用relplot函数来可视化x和y变量的关系,kind参数的值为scatter, 表示调用的是scatterplot...直接调用scatterplot函数,用法如下 >>> sns.scatterplot(data=df, x='total_bill', y='tip') <matplotlib.axes....需要注意的是,不同level的函数返回的对象是不一样的,relplot函数返回的是FacetGrid对象,而子函数scatterplot函数返回的是axes对象,两者的用法有所区别。
"Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width")) ), mainPanel( plotOutput("scatterplot...以下是一个简单的例子,使用ggplot2绘制散点图:RCopy codeserver % filter(Species %in% input$species)})output$scatterplot
最后,调用 scatterPlot.render() 方法将散点图渲染到指定的容器中。 值得注意的是,该代码使用了 ES6 的模块化语法,通过 import 导入了需要的 Scatter 类。...color: '#4472c4', shape: 'square' }, 全市: { color: '#70ad47', shape: 'circle' }, } const scatterPlot...line: { style: { stroke: '#aaa', }, }, }, }) scatterPlot.render
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