用Python绘制散点图

用Python绘制散点图散点图是一种常见的数据可视化方式,在数据分析、机器学习等领域都有着广泛的应用。Python作为一种强大的编程语言,本身就集成了各种绘图库,可以轻松地绘制各种类型的图表,包括散点图。

一、背景介绍

散点图是一种常见的数据可视化方式,在数据分析、机器学习等领域都有着广泛的应用。Python作为一种强大的编程语言,本身就集成了各种绘图库,可以轻松地绘制各种类型的图表,包括散点图。

二、绘制简单散点图

首先,我们来看一下如何在Python中绘制一个简单的散点图。我们可以使用matplotlib库,该库是Python中最常用的数据可视化库之一。下面是一个简单的例子代码:

 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [6, 7, 8, 9, 10] plt.scatter(x, y) plt.show() 

运行此代码,我们可以得到一张简单的散点图,如下所示:

三、自定义散点图样式

在上一个例子中,我们使用了默认的散点图样式。但是,当我们需要在实际的数据分析中,往往需要对散点图的大小、颜色等进行自定义。下面是一个带有不同颜色和大小的点的例子代码:

 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [6, 7, 8, 9, 10] colors = [0, 10, 20, 30, 40] # 颜色列表 sizes = [20, 40, 60, 80, 100] # 大小列表 plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes) plt.colorbar() # 显示颜色条 plt.show() 

运行此代码,我们可以得到如下所示的散点图:

从图中我们可以看到,每个点的大小和颜色都不相同,这使得图表更具有可读性。

四、控制轴范围和标签

在实际应用中,往往需要对图表的轴范围和标签进行控制,以更好地呈现数据。下面是一个控制轴范围和标签的例子代码:

 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.random.randint(1, 50, size=50) y = np.random.randint(1, 50, size=50) plt.scatter(x, y) plt.xlim(0, 60) # X轴范围 plt.ylim(0, 60) # Y轴范围 plt.xlabel("X轴标签") plt.ylabel("Y轴标签") plt.title("散点图示例") plt.show() 

运行此代码,我们可以得到如下所示的散点图,其中X轴和Y轴都有对应的标签,轴范围也被控制在了0~60之间:

五、实现交互式散点图

最后,我们可以使用bokeh库实现交互式散点图。相比于静态散点图,交互式散点图可以让用户自由地对数据进行探索和筛选。下面是一个使用bokeh库绘制交互式散点图的例子代码:

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from bokeh.models import ColumnDataSource
import numpy as np

# 生成数据
x = np.random.randint(1, 50, size=50)
y = np.random.randint(1, 50, size=50)
colors = ["red" if i<30 else "blue" for i in range(len(x))]  # 颜色列表

# 创建ColumnDataSource对象
source = ColumnDataSource(data=dict(
    x=x,
    y=y,
    colors=colors,
))

# 定义绘图属性
p = figure(title="交互式散点图示例", x_range=(0, 60), y_range=(0, 60))
p.circle('x', 'y', color='colors', legend_label='散点图', source=source, size=10)

# 输出文件
output_file("interactive-scatter.html")

# 显示图表
show(p)

运行此代码,我们可以在默认浏览器中打开一个交互式散点图,如下所示:

在这个图表中,我们可以用鼠标悬停在每个散点上查看该点的详细信息,并可以使用右上角的工具栏对图表进行放大、缩小、保存等操作。

六、总结

本文介绍了Python中绘制散点图的基本方法,并探讨了如何自定义散点图的样式、控制轴范围和标签、以及如何使用bokeh库实现交互式散点图。散点图作为一种常见的数据可视化方式,能够直观地呈现数据间的关系,对于数据分析和机器学习等领域有着广泛的应用。

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
转载请注明出处: https://daima100.com/20278.html

(0)
上一篇 2024-07-07
下一篇 2024-07-07

相关推荐

  • 人大金仓数据库启动命令_人大金仓命令行连接

    人大金仓数据库启动命令_人大金仓命令行连接人大金仓是国产数据库,属ORACLE系,安装步骤如下: 一,安装数据库(完成后可使用查询分析器等,可以远程其他库) 1,解压自己系统对应的kingbase版本。以64位为例子 2,解压完成先安kin…

    2022-12-15
    406
  • 50个SQL语句(MySQL版) 问题十四

    50个SQL语句(MySQL版) 问题十四表结构 student(StuId,StuName,StuAge,StuSex) 学生表 teacher(TId,Tname) 教师表 course(CId,Cname,C_TId) 课程表 sc(S

    2023-03-06
    122
  • Modbus Poll学习记录「终于解决」

    Modbus Poll学习记录「终于解决」一、安装Modbus Poll 我使用的版本是:64位的9.2.2版本,如下图: 二、打开软件 界面如下(截图时我把最初系统默认打开的的那个实例关掉了): 三、新建实例 点击File-New,如下图…

    2023-03-30
    137
  • JDBC-用程序操作数据库「建议收藏」

    JDBC-用程序操作数据库「建议收藏」一、JDBC JDBC:Java Database Connectivity 驱动:每个数据库厂商对JDBC的接口的实现类。 二、JDBC程序的开发步骤 1、引入驱动jar 2、编写代码 三、JDB…

    2023-02-14
    127
  • Python字典用法解析——实现快速数据查找与存储

    Python字典用法解析——实现快速数据查找与存储Python中的字典是一种无序、可变、键值对结构的数据类型。与列表和元组相比,字典可以快速地通过键来查找和存储数据。字典的键和值可以是任意的Python对象,且字典可以支持高效的元素插入和删除操作。

    2024-02-29
    93
  • Python中write()的用法和实例整理

    Python中write()的用法和实例整理Python中的write()方法是文件对象的一种方法,它可以向文件中写入字符串或字节流。在文件对象被创建后,用write()方法向其中写入的内容会原封不动地保存到磁盘上。

    2024-01-21
    80
  • 基于iPython和Python的数据分析实践

    基于iPython和Python的数据分析实践在当今大数据时代,数据分析已成为企业决策的重要工具。iPython和Python是数据分析领域中应用较为广泛的工具,iPython是一个交互式的Python解释器,它的Notebook功能可以让用户将代码、数据以及文档结合在一起,使得数据分析更加直观,而Python由于其简洁易学以及丰富的数据分析库在数据分析领域中得到广泛应用。

    2024-06-04
    32
  • python搜索关键词_python检索

    python搜索关键词_python检索如何采集关键词检索结果,今天前嗅大数据就以古诗文网为例为大家演示,话不多说一起看看吧。 一. 网站内容 1. 网站截图说明 本教程通过“古诗文网”官网来采集所需“关键词”的正文数据,本教程以关键词“…

    2022-12-27
    126

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注