散点图（也称为散点图和相关图）是一种分析两个变量之间关系的工具，用于确定两
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2023-01-14 21:32:30
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桓峰基因生物信息分析，SCI文章撰写及生物信息基础知识学习：R语言学习，perl基础编程，linux系统命令，Python遇见更好的你72篇原创内容公众号前两期简单介绍了 R 语言基础，比较简单粗略，然后有介绍了 R 语言中表格的转换，因为现在绘图基本以及舍弃了基本绘图的方式，都会选择 ggplot2 来作图，那么这期SCI绘图开始，就先从散点图的绘制开始吧！前言散点图是描绘两个连续型变量之间关系
# incoding=gbk
import matplotlib.pyplot as plt
x_values = list(range(1, 1001))
"""生成y值的列表解析，它遍历x值（for x in x_values），计算其平方值（x**2），
并将结果存储到列表y_values中。"""
y_values = [x**2 for x in x_values]
# 设置图表
原创
2023-05-26 09:24:12
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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
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2023-08-30 11:55:34
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上期推文推出第一篇基础图表绘制-R-ggplot2 基础图表绘制-散点图 的绘制推文，得到了很多小伙伴的喜欢，也是我更加想使这个系列做的更加完善和系统，我之前也有说过，会推出Python和R的两个版本绘制教程，接下来我们就推出基础散点图的Python绘制版本。本期主要涉及的知识点如下：Python-seaborn 绘制多类别散点图seaborn 定制化美化设置Python-seaborn
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2023-10-05 16:01:23
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上一篇给大家简单介绍了散点图和线图的绘制函数，今天我们讲一下用分类数据绘图的方法。下面以flights数据表为例进行绘制，flights表结构如下：一、分类散点图catplot()函数中数据的默认表示形式使用散点图。实际上，在seaborn中有两个不同的分类散点图。他们采用不同的方法来解决用散点图表示分类数据的问题，即属于一个类别的所有点都将沿着分类变量对应的轴落在同一位置。stripplot()
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2023-11-02 12:13:30
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一、基础散点图Matplotlib绘制散点图主要使用matplotlib.pyplot类中的scatter函数，其详细的用法参考官方文档，这里附上链接：Matplotlib官方文档。接下来将介绍如何利用scatter函数绘制散点图。首先来一个示例：# coding=utf-8
# 导入包和类
import matplotlib.pyplot as plt
# 初始化测试数据
a=range(1
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2023-06-30 17:20:40
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使用Matplotlib将数据可视化Matplotlib 能创建非常多的可视化图表，它有一个丰富的 Python 工具生态环境如果不打算深入学习，使用下图可以简要了解Matplotlib 的一些重要术语：结合我们上一节的内容，演示一下在Python中如何使用Matplotlib将数据可视化。步骤1：我们要引入Matplotlib库，使用以下import语句
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2023-08-25 18:15:48
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你以为的散点图长这样：其实散点图还可以长这样：看起来是不是即高大上又美观，下面就带着大家一起学习一下如何用pyecharts画出漂亮的散点图一、最基本的散点图from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Scatter
x=['一月','二月','三月','四月','五月','六月','七月','八月','九月
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2023-06-06 10:12:45
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散点图可以显示观察数据的分布，描述数据的相关性，matlibplot也可以绘制散点图，不过我一般优先使用seaborn库的sctterplot()绘制，下面就介绍一下如何用seaborn.scatterplot()绘制散点图。1. sctterplot()参数说明x,y:输入的绘图数据，必须是数值型数据hue:对输入数据进行分组的序列
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2023-10-17 19:46:25
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在《Python可视化Seaborn库详解——绘图设置》一文中，我们介绍了Seaborn库的绘图参数设置，本文我们将介绍具体的绘图方法。其实虽然Seaborn库看着绘图函数多，但有几个函数的泛化性非常强，通过参数的设置是可以绘出多种图形的。为了便于掌握这些函数，本文会对这些方法进行归纳整理，力争做到提纲挈领的目的。01绘图方法分类结合图形的性质，将常规的可视化图形分为了三类。其中，线性关系所涉及到
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2023-10-11 19:06:31
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matplotlib模块的pyplot有画散点图的函数，但是该函数要求x轴是数字类型。pandas的plot函数里，散点图类型‘scatter‘也要求数字型的，用时间类型的会报错。在搜索阅读了几十篇网文后，摸索出画散点图的简单办法。可以使用pyplot的plot_date()画散点图。下面是完整的python代码：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
speed1219.csv
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2023-06-27 17:23:17
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import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,5))首先导入模块，用subplots()方法创建绘图窗口(fig)和坐标系对象(ax) 传入参数figsize=(10,5)指定窗口宽为10，高为5，单位英寸ax.scatter([1,2,3,4,5], [1,2,3,4,5], s=3
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2023-06-05 16:37:03
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我正在尝试为散点图中的群集着色，并且使用两种不同的方法进行管理。在第一个中，我迭代绘制每个群集，在第二个中，我一次绘制所有数据，并根据它们的标签[0、1、2、3、4]为其着色。我对进入example1和example3的结果感到满意，但我不明白为什么在根据标签为群集着色时，为什么颜色变化如此之大，而不是反复绘制每个群集。另外，为什么第二个群集(尽管始终带有标签" 1")在example1和exam
原博文要绘制单个点，可使用函数scatter()，并向其传递一对x和y坐标，它将在指定位置绘制一个点： """使用scatter()绘制散点图""" import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(2, 4) plt.show() 下面来设置输出的样式：添加标...五、Matplotlib：绘图和可视化简介简单绘制线形图plot函数支持图类型保存图表1、简介
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2023-09-21 22:18:51
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前言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。如果需要绘制折线图一、基本命令plt.sc
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2023-06-29 22:37:14
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前言上篇文章介绍了使用matplotlib绘制折线图，参考：https://www.jb51.net/article/198991.htm，本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制散点图。一、matplotlib绘制散点图# coding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2
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2023-09-11 21:24:11
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今天下午学习了如何使用python绘制简单的散点图，写成博客分享一下。在python中画散点图主要是用matplotlib模块中的scatter函数，先来看一下scatter函数的基本信息。网址为：点击打开链接可以看到scatter中有很多参数，经常使用的参数主要有以下几个：c：marker:数据、代码和绘制的图如下。数据(取第一列作为x，取第四列作为y)截图：代码如下：import matplo
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2023-07-02 17:29:24
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一、数据来源 本节选用的是Python的第三方库seaborn自带的数据集，该小费数据集为餐饮行业收集的数据，其中total_bill为消费总金额、tip为小费金额、sex为顾客性别、smoker为顾客是否吸烟、day为消费的星期、time为聚餐的时间段、size为聚餐人数。
import numpy as npfrom pandas import S
绘制边缘直方图边缘直方图概念数据获取图像分析注意绘制图像注意 边缘直方图概念 •概念： 边缘直方图是在使用散点图探索横纵坐标关系的基础上，还使用直方图对横、纵坐标分别进行探索的图像。 •作用： 边缘直方图常用在统计学的探索性分析（E
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2023-10-17 12:44:54
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