重庆分公司,新征程启航
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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!
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
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()