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python画函数散点图 python 画散点图与折线图

python 绘制三维图形、三维数据散点图

1. 绘制3D曲面图

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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()

python怎么画一维散点图?小白求解!散点图怎么画啊?

基本代码如下:

这里使用numpy包的random函数随机生成1000组数据,然后通过scatter函数绘制了散点图。

重点其实在于scatter函数。

x,y 形如shape(n,)的数组,可选值,

s 点的大小(也就是面积)默认20

c 点的颜色或颜色序列,默认蓝色。其它如c = 'r' (red); c = 'g' (green); c = 'k' (black) ; c = 'y'(yellow)

marker 形状,可选值,默认是圆

如果需要其他的,可搜索matplotlib的官网,在官网中搜索markers,选择第一个结果。

alpha:标量,可选,默认值:无, 0(透明)和1(不透明)之间的alpha混合值

示例alpha = 0.5

edgecolors,顾名思义,边缘颜色或颜色序列,可选值,默认值:None

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....

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!

python--seaborn散点图

在seaborn中,绘制散点图的函数有 scatterplot 和 relplot 。

seaborn 绘制散点图最简单的方式是使用 scatterplot 方法,指定 data 参数和 x 和 y 参数。

添加 hue 参数,设置点的分组颜色。

添加 style 参数,设置点的分组样式。

添加 size 参数,设置点的分组大小。

hue , style , size 参数可以同时设置多个。

分面散点图用 relplot 方法绘制,需要设置 kind="scatter" ,然后使用 col , row 参数分面。


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