python数据可视化之散点图画法
2019-06-21 11:30
1331 查看
-
引入
什么是散点图?
散点图是指在回归分析中,数据点在直角坐标系平面上的分布图,散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势,据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。
用两组数据构成多个坐标点,考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图将序列显示为一组点。值由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。
简单来说,可以给定 自变量 x 因变量 y 通过散点图表示自变量和因变量的大致趋势,选择一个合适的函数对这些数据点进行拟合。
- 第一种画法:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from matplotlib.pyplot import rcParams # 数据准备 X = np.linspace(1,5,num=10) y = np.sin(X) + X # 解决中文乱码 rcParams['font.sanf-serif'] = 'kaiti' # 设置画布大小 plt.figure(figsize=(8,6)) # 画散点图 marker 点的样式 c 颜色 s 散点的大小 默认是 36 # marker 样式表有很多 底下会贴出来 plt.scatter(X,y,marker='1',c=np.random.rand(10),s=72) # 设置标题 plt.title('散点图示例',fontsize=20) # 设置 x y 轴标签 plt.xlabel('X',fontsize=20) plt.ylabel('y',fontsize=20) # 设置xy轴刻度字体大小 plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) # 设置散点图 图例 图例字体大小 位置 0 表示最佳位置 plt.legend(['散点图图例'],fontsize=15,loc=0) # 显示散点图 plt.show()
附marker类型表:
ps: 还有一些,以上样式是常用的,如果想要了解更多,请翻阅官方文档。
- 第二种画法:
import numpy as np from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Scatter X = np.arange(1,11) y = (np.sin(X) + X).round(0) z = (np.cos(X)+ 3ff7 5).round(0) def scatter_base() -> Scatter: c = ( Scatter() .add_xaxis(X.tolist()) .add_yaxis("y=sin(x)+x+10 ", y.tolist()) .add_yaxis('z=cos(x)+5',z.tolist()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Scatter-基本示例"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter="({c})"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='X轴',type_='value',split_number=10), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='Y轴',type_='value',split_number=10) ) ) return c # ps 如果习惯链式调用,当然可以使用单独的调用方法。具体代码可以参考我之前发过的博客。 # 渲染 scatter_base().render_notebook()
说明几点:
-
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts 诞生了。
-
参数说明,由于pyecharts接收的是列表,并不能接收数组,所以当你创建的数组需要转化为 列表
-
pyecharts中一切都是 options 所以想要搞明白pyecharts需要读懂它里面所有的options的 API
-
附 pyecharts 官方文档 里面各个参数写的很详细!
相关文章推荐
- [置顶] 【python 数据可视化 】饼图,箱线图,条形图,直方图,折线图,散点图
- python数据可视化——利用pyplot绘制折线图和散点图
- Python数据可视化——散点图
- Python数据可视化之散点图和折线图
- Python数据可视化编程通过Matplotlib创建散点图代码示例
- Python数据可视化——散点图
- Python数据可视化-Matplotlib学习笔记(3)--画散点图
- 【Python】python可视化进阶---seaborn1.4 分布数据可视化 - 散点图 jointplot() / pairplot()
- Python数据可视化:Matplotlib 直方图、箱线图、条形图、热图、折线图、散点图。。。
- Python数据可视化,Matplotlib绘制“散点图”的两种方法!
- 数据可视化:python画散点图scatter
- Python数据分析与应用 第三章 Matplotlib数据可视化基础 (散点图) 中
- python数据可视化——散点图实例之随机漫步
- python数据可视化之画折线图,散点图
- python数据可视化--散点图以及分类
- 使用python将csv文件数据可视化
- caffe:利用python分类,并可视化模型参数、数据
- python数据低维数据可视化(一维,二维,三维)(1)
- python数据分析之数据可视化matplotlib
- Python 数据可视化利器,让你走上人生巅峰