运行环境: py3.6 matplotlib 2.1.2 x = [2,4,6,7,8,5,4,3] y = [3,6,5,8,4,3,2,4] txt = ['我','今','晚','上','吃','了','个','鲸'] import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.scatter(x, y) for i in range(len(x)): plt.anno

最近开始学习python编程,遇到scatter函数,感觉里面的参数不知道什么意思于是查资料,最后总结如下: 1.scatter函数原型 2.其中散点的形状参数marker如下: 3.其中颜色参数c如下: 4.基本的使用方法如下: #导入必要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #产生测试数据 x = np.arange(1,10) y = x fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot

对比常用统计图 折线图: 特点:能够显示数据的变化趋势,反映事物的变化情况.(变化) 直方图: 特点:绘制连续性的数据,展示一组或者多组数据的分布情况(统计) 条形图: 特点:绘制离散的数据,能够一眼看出各个数据的大小,比较数据之间的差距(统计) 散点图: 特点:判断变量之间是否存在数量关联趋势,展示离群点(分布规律) 绘制散点图(plt.scatter) 假设通过爬虫你获取到了北京2016年3,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a,b),那么此时如何寻找出气温和随时间(天)变化的某种规律

定义: 由一组不连续的点完成的图形 散点图: 包含正相关性,负相关性和不相关性. 散点图生成函数: plt.scatter(x,y) 演示代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt open,close=np.loadtxt(‘000001.txt’,delimiter=’,’,skiprows=1,usecols=(1,4),unpack=True) #参数: ‘文件名称’,delimiter=’分隔符’,skiprows=

我们常用的统计图如下: 1.学会绘制散点图 一个小demo: 假设通过爬虫你获取到了北京2016年3,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a,b),那么此时如何寻找出气温和随时间(天)变化的某种规律? a = [11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15,14,17,18,21,16,17,20,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23] b = [26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,

效果: 代码: def scatter_curve(): # plt.subplot(1,1,1) n=1024 X=np.random.normal(0,1,n) Y=np.random.normal(0,1,n) T=np.arctan2(X,Y)#用于渐变色彩 plt.axes([0,0,1,1]) #和subplot差不多,四个参数指定区域的大小 #plt.axes([xmin,xmax]) plt.scatter(X,Y,s=4,c=T,alpha=0.5)#4代表点的大小 plt.x

一.特点 离散的数据,查看分布规律,走向趋势 二.使用 1.核心 plt.scatter(x, y) # x为x轴的数据,可迭代对象,必须是数字 # y为y轴的数据,可迭代对象,必须是数字 # x和y必须一一对应 2.例子 注意:在设置x轴或y轴刻度时,ticks和labes的值要一一对应 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager a = [11, 17, 16, 11, 12, 11, 12

章节 Matplotlib 安装 Matplotlib 入门 Matplotlib 基本概念 Matplotlib 图形绘制 Matplotlib 多个图形 Matplotlib 其他类型图形 Matplotlib 柱状图 Matplotlib 饼图 Matplotlib 直方图 Matplotlib 散点图 Matplotlib 填充图 Matplotlib 网格 Matplotlib 极坐标图 Matplotlib 3D图 Matplotlib 保存图形 本章我们将从一个简单的图形开始,演示

散点图简介 散点图通常是用来表述两个连续变量之间的关系,图中的每个点表示目标数据集中的每个样本. 同时散点图中常常还会拟合一些直线,以用来表示某些模型. 绘制基本散点图 本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用散点图函数geom_point()便可绘制出基本散点图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(ah, aes(x = ageYear, y = heightIn)) + # 散点图函数 geom_point()

2018年最后一天工作日完成第77波,7是代表完美,2个7,双重的完美,Excel催化剂的2018年从始至终共77波都充满着完美接近极致的功能体验.感谢各位一路相随,陪伴成长.最后一波,再次让数据分析冲刺化的专业图表制作带来许多的惊喜的辅助功能. 背景介绍 每一个学习Excel图表的用户,想必都接触过一款插件,XY Chart Labeler,用于对XY散点图的数据标签的绘制,因为微软散点图原生的功能缺陷,催生了这一款经典的插件小功能经久不衰. 今天Excel催化剂站在巨人的肩膀上,开发出比XY

章节 Matplotlib 安装 Matplotlib 入门 Matplotlib 基本概念 Matplotlib 图形绘制 Matplotlib 多个图形 Matplotlib 其他类型图形 Matplotlib 柱状图 Matplotlib 饼图 Matplotlib 直方图 Matplotlib 散点图 Matplotlib 填充图 Matplotlib 网格 Matplotlib 极坐标图 Matplotlib 3D图 Matplotlib 保存图形 饼图是另一种常见的图形类型,可以使用

章节 Matplotlib 安装 Matplotlib 入门 Matplotlib 基本概念 Matplotlib 图形绘制 Matplotlib 多个图形 Matplotlib 其他类型图形 Matplotlib 柱状图 Matplotlib 饼图 Matplotlib 直方图 Matplotlib 散点图 Matplotlib 填充图 Matplotlib 网格 Matplotlib 极坐标图 Matplotlib 3D图 Matplotlib 保存图形 一个图(figure)中可以包含多个

章节 Matplotlib 安装 Matplotlib 入门 Matplotlib 基本概念 Matplotlib 图形绘制 Matplotlib 多个图形 Matplotlib 其他类型图形 Matplotlib 柱状图 Matplotlib 饼图 Matplotlib 直方图 Matplotlib 散点图 Matplotlib 填充图 Matplotlib 网格 Matplotlib 极坐标图 Matplotlib 3D图 Matplotlib 保存图形 为了统计分析,需要对数据进行可视化,

章节 Matplotlib 安装 Matplotlib 入门 Matplotlib 基本概念 Matplotlib 图形绘制 Matplotlib 多个图形 Matplotlib 其他类型图形 Matplotlib 柱状图 Matplotlib 饼图 Matplotlib 直方图 Matplotlib 散点图 Matplotlib 填充图 Matplotlib 网格 Matplotlib 极坐标图 Matplotlib 3D图 Matplotlib 保存图形 绘制一个简单图形 让我们从一个简单的

章节 Matplotlib 安装 Matplotlib 入门 Matplotlib 基本概念 Matplotlib 图形绘制 Matplotlib 多个图形 Matplotlib 其他类型图形 Matplotlib 柱状图 Matplotlib 饼图 Matplotlib 直方图 Matplotlib 散点图 Matplotlib 填充图 Matplotlib 网格 Matplotlib 极坐标图 Matplotlib 3D图 Matplotlib 保存图形 Figure/绘图 Figure表示

Matplotlib是python中最流行的数据绘图库,使用matplotlib,您可以绘制任何类型的图形. 本教程的目标是让您轻松学会使用matplotlib绘制复杂的图形. 预备知识 熟悉Python语言编程 了解NumPy库 章节 Matplotlib 安装 Matplotlib 入门 Matplotlib 基本概念 Matplotlib 图形绘制 Matplotlib 多个图形 Matplotlib 其他类型图形 Matplotlib 柱状图 Matplotlib 饼图 Matplotl

2月22日更新:   0.Python从零开始系列连载: Python从零开始系列连载(1)——安装环境 Python从零开始系列连载(2)——jupyter的常用操作 Python从零开始系列连载(3)——Python的基本数据类型(上) Python从零开始系列连载(4)——Python的基本数据类型(下) Python从零开始系列连载(5)——Python的基本运算和表达式(上) Python从零开始系列连载(6)——Python的基本运算和表达式(下) Python从零开始系列连载(7)

核心库 1.NumPy 当我们用python来处理科学计算任务时,不可避免的要用到来自SciPy  Stack的帮助.SciPy Stack是一个专为python中科学计算而设计的软件包,注意不要将它与SciPy库搞混了,后者只是这个软件包中的一部分.接下来我们一块来看看这个软件包.通常这个软件包是非常大的,里面包含十几个库.但是,在这里我们将集中介绍最核心的库,尤其是最基础的. NumPy(表示Numerical  Python)是构建科学计算包最基础的库.它为python中n维数组和矩阵操作

2017年排名前15的数据科学python库 2017-05-22 Python程序员 Python程序员 Python程序员 微信号 pythonbuluo 功能介绍 最专业的Python社区,有每日推送,免费电子书,真人辅导,资源下载,各类工具.我已委托“维权骑士”(rightknights.com)为我的文章进行维权行动 Python部落(python.freelycode.com)组织翻译,禁止转载,欢迎转发. 最近几年,python在数据科学领域展现出极大的生命力.在这里,我们根据实践

核心库 1.NumPy 当我们用python来处理科学计算任务时,不可避免的要用到来自SciPy  Stack的帮助.SciPy Stack是一个专为python中科学计算而设计的软件包,注意不要将它与SciPy库搞混了,后者只是这个软件包中的一部分.接下来我们一块来看看这个软件包.通常这个软件包是非常大的,里面包含十几个库.但是,在这里我们将集中介绍最核心的库,尤其是最基础的. NumPy(表示Numerical  Python)是构建科学计算包最基础的库.它为python中n维数组和矩阵操作

间提壶华小厨 1 Tensorflow监控指标可视化 除了GRAPHS栏目外,tensorboard还有IMAGES.AUDIO.SCALARS.HISTOGRAMS.DISTRIBUTIONS.FROJECTOR.TEXT.PR CURVES.PROFILE九个栏目,本小节将详细介绍这些子栏目各自的特点和用法. 1.1 IMAGES 图像仪表盘,可以显示通过tf.summary.image()函数来保存的png图片文件. 1. # 指定图片的数据源为输入数据x,展示的相对位置为[-1,28,2