python散点图函数 Python散点图

Python实现彩色散点图绘制(利用色带对散点图进行颜色渲染)

接受自己的普通,然后全力以赴的出众,告诉自己要努力,但不要着急....

成都创新互联坚持“要么做到,要么别承诺”的工作理念,服务领域包括:成都网站制作、做网站、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广等服务,满足客户于互联网时代的围场网站设计、移动媒体设计的需求,帮助企业找到有效的互联网解决方案。努力成为您成熟可靠的网络建设合作伙伴!

当然, 这个结果并不是我真正想要的,Pass, 太丑了!

好吧,安排,我们先看下实现后的效果!

这个效果自然就比之前的好多了!

实现python散点图绘制需要用到matplotlib库, matplotlib库是专门用于可视化绘图的工具库;学习一个新的库当然看官方文档了:

实现思路:

matplotlib.pyplot.scatter() 函数是专门绘制散点图的函数:

matplotlib.pyplot.scatter ( x, y , s=None , c=None , marker=None , cmap=None , norm=None , vmin=None , vmax=None , alpha=None , linewidths=None , verts=None , edgecolors=None , ***, data=None , ** kwargs ) **

plt.scatter(observation, estimate, c=Z1, cmap=colormap, marker=".", s=marker_size, norm=colors.LogNorm(vmin=Z1.min(), vmax=0.5 * Z1.max()))

其中:

1、c参数为计算的散点密度;

2、cmap为色带(matplotlib里面自带了很多色带可供选择),参见:

3、由于计算的散点密度数值大小分散,因此利用norm参数对散点密度Z1进行归一化处理(归一化方式很多,参见colors类),并给归一化方式设置色带刻度的最大最小值vmin和vmax(一般这两个参数就是指定散点密度的最小值和最大值),这样就建立起了密度与色带的映射关系。

(这里的结果与前面展示的相比改变了计算散点密度的半径:radius = 3以及绘制散点图的散点大小marksize)

作者能力水平有限,欢迎各位批评指正!

彩色折线散点图python怎么指定数据

一、导包

二、绘制简单折线

1、在利用pandas模块进行操作前,可以先引入这个模块,如下:

2、读取Excel文件的两种方式:

三、pandas操作Excel的行列

1、读取指定的单行,数据会存在列表里面

2、读取指定的多行,数据会存在嵌套的列表里面

3、读取指定的行列

4、读取指定的多行多列值

5、获取所有行的指定列

6、获取行号并打印输出

7、获取列名并打印输出

8、获取指定行数的值

四、pandas处理Excel数据成为字典

五、绘制简单折线图

六、绘制简单散点图

使用scatter绘制散点图并设置其样式

1、绘制单个点,使用函数scatter,并向它传递x,y坐标,并可使用参数s指定点的大小

2、绘制一系列点,向scatter传递两个分别包含x值和y值的列表

3、设置坐标轴的取值范围:函数axis()要求提供四个值,x,y坐标轴的最大值和最小值

4、使用参数edgecolor在函数scatter中设置数据点的轮廓

5、向scatter传递参数c,指定要使用的颜色

6、使用颜色映射

7、自动保存图表:使用函数plt.savefig()

8、设置绘图窗口尺寸

9、实例程序

python 绘制三维图形、三维数据散点图

1. 绘制3D曲面图

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig=plt.figure()

ax=Axes3D(fig)

x=np.arange(-4,4,0.25)

y=np.arange(-4,4,0.25)

x,y=np.meshgrid(x,y)

r=np.sqrt(x**2, y**2)

z=np.sin(r)

//绘面函数

ax.plot_surface(x,y,z,rstride=1,cstride=1,cmap=“rainbow”

plt.show()

2.绘制三维的散点图(表述一些数据点分布)

4a.mat数据地址:http blog.csdn.net/eddy_zhang/article/details/50496164

from matplotlib import pyplot as plt

import scipy.io as sio

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

matl=‘4a.mat’

data=sio.loadmat(matl)

m=data[‘data’]

x,y,z=m[0],m[1],m[2]

//创建一个绘图工程

ax=plt.subplot(111,project=‘3D’)

//将数据点分成三部分画,在颜色上有区分度

ax.scatter(x[:1000], y[:1000], z[:1000],c=‘y’ )//绘制数据点

ax.scatter(x[1000:4000], y[1000:4000], z[1000:4000],c=‘r’ )//绘制数据点

ax.scatter(x[4000:], y[4000:], z[4000:],c=‘g’ )//绘制数据点

ax.set_zlable(‘z’)//坐标轴

ax.set_ylable(‘y’)//坐标轴

ax.set_xlable(‘x’)

plt.show()


当前标题:python散点图函数 Python散点图
文章链接:http://ybzwz.com/article/hejpcd.html