首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

以类似散点图的方式用seaborn/matplotlib表示5维数据

散点图是一种用于展示两个变量之间关系的图表,但是它只能表示两个维度的数据。如果要表示5维数据,可以考虑使用其他图表类型,如气泡图或平行坐标图。

  1. 气泡图(Bubble Chart):气泡图可以在散点图的基础上增加第三个维度的信息,通过调整气泡的大小来表示第三个维度的数值。可以使用seaborn或matplotlib库来绘制气泡图。
  2. 平行坐标图(Parallel Coordinates Plot):平行坐标图可以同时表示多个维度的数据,并将每个维度用平行的坐标轴表示。每个数据点由连接各个坐标轴上对应数值的线段组成。可以使用matplotlib库的plot函数来绘制平行坐标图。

以下是使用seaborn和matplotlib绘制气泡图和平行坐标图的示例代码:

气泡图示例代码(使用seaborn):

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
size = [10, 20, 30, 40, 50]
color = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0]

# 绘制气泡图
sns.scatterplot(x=x, y=y, size=size, hue=color)
plt.show()

平行坐标图示例代码(使用matplotlib):

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例数据
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [2, 4, 6, 8, 10],
    'C': [3, 6, 9, 12, 15],
    'D': [4, 8, 12, 16, 20],
    'E': [5, 10, 15, 20, 25]
}

# 绘制平行坐标图
for i, (name, values) in enumerate(data.items()):
    plt.plot(range(len(values)), values, label=name)

plt.xticks(range(len(data)), data.keys())
plt.legend()
plt.show()

以上代码仅为示例,实际使用时需要根据具体的数据和需求进行调整。对于5维数据的可视化,这两种图表可以帮助我们更好地理解数据之间的关系和趋势。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

seaborn介绍

Seaborn是一个Python制作统计图形库。它建立在matplotlib之上,并与pandas数据结构紧密集成。...提示数据集说明了组织数据“整洁”方法。你会得到最出seaborn,如果你数据集,这种方式组织,并且在更详细解释如下。 我们绘制了一个带有多个语义变量分面散点图。...Seaborn试图在不同可视化表示之间切换,可以使用相同面向数据API进行参数化。 该功能relplot()这种方式命名,因为它旨在可视化许多不同统计关系。...虽然散点图是一种非常有效方法,但是一个变量代表时间度量关系更好地线表示。该relplot()函数有一个方便kind参数,可让您轻松切换到此替代表示: ?...类似于relplot(),它想法catplot()是它暴露了一个通用面向数据API,它概括了一个数值变量和一个(或多个)分类变量之间关系不同表示

3.9K20

Python中得可视化:使用Seaborn绘制常用图表

Rating栏条形图 与饼图类似,我们也可以定制柱状图,使用不同柱状图颜色、图表标题等。 3.散点图 到目前为止,我们只处理数据集中一个数字列,比如评级、评论或大小等。...此图是机器学习领域最强大可视化工具。 让我们看看数据集评级和大小中两个数字列散点图是什么样子。首先,我们将使用matplotlib绘制图,然后我们将看到它在seaborn样子。...使用Matplotlib散点图 使用Seaborn散点图 在直方图和散点图代码中,我们将使用sn .joinplot()。 sns.scatterplot()散点图代码。...使用Seaborn配对图 对于非对角视图,图像是两个数值变量之间散点图 对于对角线视图,它绘制一个柱状图,因为两个轴(x,y)是相同。 5.热力图 热图二维形式表示数据。...结论 这就是Seaborn在Python中工作方式以及我们可以Seaborn创建不同类型图形。正如我已经提到Seaborn构建在matplotlib库之上。

6.6K30
  • 可视化神器Seaborn超全介绍

    基本信息 Seaborn是一个Python制作统计图形库。...它面向数据绘图功能对包含整个数据数据流和数组进行操作,并在内部执行必要语义映射和统计聚合生成信息图。...tips数据集说明了组织数据“整洁”方法。如果您数据这种方式组织,您将从seaborn中获得最大好处,下面将对此进行更详细说明 4. 我们绘制了具有多个语义变量分面散点图。...虽然散点图是一种非常有效方法,但是一个变量表示时间度量关系最好用一条线表示。...与relplot()类似,catplot()思想是公开一个通用面向数据API,该API在一个数值变量和一个(或多个)分类变量之间关系不同表示上进行泛化。

    2.1K30

    数据可视化Seaborn入门介绍

    hls_palette提供了均匀过渡8种颜色样例 而color_palette则只是提供了8种不同颜色 04 数据seaborn自带了一些经典数据集,用于基本绘制图表示数据。...estimation)以及rug图(直译为地毯,绘图方式就是将数值出现位置原原本本小柱状方式添加在图表底部),3种图表均可通过相应参数设置开关状态,默认情况下是绘制hist+kde。...它将变量任意两两组合分布绘制成一个子图,对角线直方图、而其余子图相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然,绘制结果中上三角和下三角部分子图是镜像。...分布图 与数值型变量分布类似seaborn也提供了几个分类型数据常用分布绘图接口。且主要参数与前述散点图接口参数是十分相近。...另外,seaborn中还提供了一个时序数据绘图接口tsplot,个人较少。

    2.7K20

    python数据科学系列:seaborn入门详细教程

    hls_palette提供了均匀过渡8种颜色样例 而color_palette则只是提供了8种不同颜色 04 数据seaborn自带了一些经典数据集,用于基本绘制图表示数据。...)以及rug图(直译为地毯,绘图方式就是将数值出现位置原原本本小柱状方式添加在图表底部),3种图表均可通过相应参数设置开关状态,默认情况下是绘制hist+kde。...它将变量任意两两组合分布绘制成一个子图,对角线直方图、而其余子图相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然,绘制结果中上三角和下三角部分子图是镜像。 ?...分布图 与数值型变量分布类似seaborn也提供了几个分类型数据常用分布绘图接口。且主要参数与前述散点图接口参数是十分相近。...另外,seaborn中还提供了一个时序数据绘图接口tsplot,个人较少。

    13.5K68

    Python Seaborn综合指南,成为数据可视化专家

    当我们使用seaborn生成图时,我将以实际方式全面地回答这个问题。现在,让我们快速讨论一下seaborn为什么在matplotlib之上。...每个点在数据集中显示一个观察值,这些观察值点状结构表示。图中显示了两个变量联合分布。 为了绘制散点图,我们将使用seabornrelplot()函数。它是可视化统计关系图形级角色。...分类数据绘图 抖动图 Hue图 箱线图 小提琴图 Pointplot 在上面的小节中,我们了解了如何使用不同视图表示来显示多个变量之间关系。我们绘制了两个数值变量之间关系图。...使用Seaborn直方图 另一种用于单变量分布图是直方图。 直方图箱子形式表示数据分布,并使用条形图来显示每个箱子下观察次数。...使用Seaborn绘制Ridge图 下一个图表相当引人入胜。叫做Ridge图。它也被称为joy图。Ridge图有助于可视化几个组数值分布。这些分布可以KDE图或直方图来表示

    2.7K20

    关系(五)利用python绘制连接散点图

    关系(五)利用python绘制连接散点图 连接散点图(Connected Scatterplot)简介 连接散点图(点线图)是折线图一种,与散点图类似。...但添加了按数据点出现顺序连线,以此来表示两个变量顺序关系。因此连接散点图既能分析相关性,也可分析趋势性。...通过seaborn绘制多样化连接散点图 seaborn主要利用lineplot绘制连接散点图,可以通过seaborn.lineplot[1]了解更多用法 import seaborn as sns import...绘制多样化连接散点图 matplotlib主要利用plot绘制连接散点图,可以通过matplotlib.pyplot.plot[2]了解更多用法 自定义连接散点图 import matplotlib.pyplot...lineplot和matplotlibplot快速绘制连接散点图,并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样连接散点图来适应相关使用场景。

    22810

    Python中最常用 14 种数据可视化类型概念与代码

    本文总结介绍了多种可视化图及其适合使用场景,并同时展示使用了常用绘图包(plotly、 seabornmatplotlib )绘制这些图代码。 条形图 条形图是矩形条显示分类数据图形。...可以将 shadow 属性设置为 True seaborn / matplotlib 中执行此操作。...这些有两种类型: 威尔金森点图 在这个点图中,局部位移用于防止图上点重叠。 克利夫兰点图 这是一个类似散点图图表,在一个维度中垂直显示数据。...散点图也叫 X-Y 图,它将所有的数据以点形式展现在直角坐标系上,显示变量之间相互影响程度,点位置由变量数值决定。...散点图可以具有高或低负相关。 无相关性 如果在散点图上显示两组数据之间没有明显相关性,则认为它们不相关。 气泡图 气泡图显示数据三个属性。它们由 x 位置、y 位置和气泡大小表示

    9.4K20

    数据分析入门系列教程-常用图表

    当然也有三维散点图,不过使用并不是很多 折线图 折线图可以很好呈现数据随着时间迁移变化趋势 直方图 直方图把横坐标等分成一定数量区间,然后再每个区间内矩形条展示该区间内数值,可以很好查看数据分布情况...饼图 饼图可以很好呈现每类数据所占总数据比例情况 热力图 热力图是把数据矩阵表示形式,不同数据颜色不同,可以通过颜色直观判断某个位置上数值情况 雷达图 可以很好显示一对多关系,比如王者荣耀中对局信息...Seaborn 绘制: ? 两种作图整体分布式类似的,不过 Seaborn 作为 Matplotlib 更高级 API 实现,可以更加方便处理数据分组展示等功能。...(x=None, y=None, data=None) 关键参数与散点图十分类似,这里不再赘述 tips_copy = tips.copy() tips_copy.sort_values(by='total_bill...同时还要知道,Seaborn 是基于 Matplotlib 更加高级可视化库,类似于 NumPy 和 Pandas 关系。

    1.9K20

    数据可视化(9)-Seaborn系列 | 分簇散点图swarmplot()

    分簇散点图 分簇散点图 可以理解为数据点不重叠分类散点图 该函数类似于stripplot(),但该函数可以对点进行一些调整,使得数据点不重叠。...(如上表,date,name,age,sex为数据字段变量名) 作用:根据实际数据,x,y常用来指定x,y轴分类名称, hue常用来指定第二次分类数据类别(颜色区分) data: DataFrame...jitter : float类型,True/1 作用:当数据重合较多时,该参数做一些调整,也可以设置间距 如,jitter = 0.1 (通俗讲,就是让数据分散开) dodge:bool 作用:若设置为...color:matplotlib 颜色 palette:调色板名称,list类别或者字典 作用:用于对数据不同分类进行颜色区别 size:float 作用:设置标记大小(标记直径,磅为单位) edgecolor...:matplotlib color,gray 作用:设置每个点周围线条颜色 linewidth:float 作用:设置构图元素线宽度 案例教程 import seaborn as sns import

    4.1K10

    Python自动化办公-玩转图表

    通过散点图方式采用不同维度展示花特性,让你能根据颜色把三种花区分出来,我们来看一下代码: import seaborn as sns import ssl import matplotlib.pyplot...,数据源可以由二维元组组成类似 Excel 一样多行多列数据数据第一行和第一列会作为标题,被 seaborn 自动处理。...因为 pairplot() 函数支持散点图和回归图 (kind='reg'),我们需要关注分布情况,所以使用了散点图方式来展示数据。 第三部分是点样式。...最后一步是绘制图形,由于 seaborn 基于 matplotlib 实现图形,因此需要使用 plt.show() 函数进行图形绘制,那么鸢尾花数据散点图绘制结果如下: 在截图中,基于花四个属性...regplot() 和 lmplot() 经常用于表示线性关系。 结构化多图,用于把多种方式分析数据放在一起进行展示。

    99450

    数据科学:是时候该用seaborn画图了

    matplotlib是python最常见绘图包,强大之处不言而喻。然而在数据科学领域,可视化库-Seaborn也是重量级存在。...由于matplotlib比较底层,想要绘制漂亮图非常麻烦,需要写大量代码。 Seaborn是在matplotlib基础上进行了高级API封装,图表装饰更加容易,你可以更少代码做出更美观图。...控制线性回归不同因变量并进行参数估计与作图 对复杂数据进行易行整体结构可视化 对多表统计图制作高度抽象并简化可视化过程 提供多个内建主题渲染 matplotlib 图像样式 提供调色板工具生动再现数据...依然小费数据集为例: 这是一个散点图+线性回归+95%置性区间组合图 你调整置性区间大小,传递参数ci:60: 对smoker(是否吸烟)做分类处理,得到两个不同回归曲线, 传递参数 hue...提琴图 - violinplot()函数 小提琴图结合了箱型图和密度图特征,用于展示数据分布形状。粗黑线表示四分数范围,延伸细线表示95%置信区间,白点为中位数。

    1.3K20

    python数据分析——数据可视化(图形绘制基础)

    Matplotlib提供了类似于MATLAB绘图函数,对于熟悉MATLAB使用者来说,可以很容易使用它。...折线图是最基本图表类型,是点和点之间连线上升或下降表示指标的连续变化趋势。...当要在不考虑时间情况下比较大量数据点时,使用散点图比较数据方便直观。散点图将序列显示为一组点,其中每个散点值都由该点在图表中坐标位置表示。对于不同类别的点,则由图表中不同形状或颜色标记符表示。...关键技术:利用matplotlibplot函数进行散点图绘制,与绘制折线图相比,绘制散点图只用到一组数据,而绘制折线图需要用到两组对应数据。...2021年12月14日至2021年12月28日收盘价格和交易量,请利用Python绘制双坐标轴图,其中左坐标轴反映交易量,柱状图表示;右坐标轴反映成交价格,折线图表示

    70210

    百川归海,四类图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03

    本文内容框架 Seaborn简介 Matplotlib虽然提供了丰富而强大接口用于数据可视化,但在展现多类数据关系时,需要较多数据处理过程,语句就变得繁琐,因此seaborn针对这类需求,基于matplotlib...relplot(x,y,data)默认是画出两个变量x,y散点图体现data中x列和y列数据关系。...,和size搭配着,如sizes=(10,100)就把size对应列值标准化到[10,100];•col、row:根据col和row参数决定分面后图个数; 总结如图: 绘制最基础散点图直观展现x...relplot默认绘制散点图,设置参数kind="line"可以将点连成线,也就是绘制折线图表示x和y关系。...对于单一变量,我们可以统计出其在列中出现次数,绘制柱状图、饼图等,Matplotlib绘制需要自己做数据透视或value_counts()操作。

    3.1K30

    万字长文 | 超全代码详解Python制作精美炫酷图表教程

    可视化《2019年世界幸福报告》数据为例,本文Gapminder和Wikipedia信息丰富了《世界幸福报告》数据探索新数据关系和可视化方法。...MatplotlibPython绘图正好相反。最初,我matplotlib创建几乎每个图表看起来都很过时。...编程方式创建这些图表是非常奇妙,例如,一次生成50个不同变量图表,结果令人印象深刻。然而,其中涉及大量工作,需要记住一大堆无用指令。 Seaborn 学习Seaborn能够节省很多精力。...在每个图中,中心图(散点图,二元KDE,hexbin)有助于理解两个变量之间联合频率分布。此外,在中心图右边界和上边界,描述了各自变量边际单变量分布(KDE或直方图表示)。...人均GDP与生活阶梯关系,不同颜色表示不同大洲和人口规模 小提琴图 小提琴图结合了盒状图和核密度估计值。它作用类似于盒状图,显示了定量数据在分类变量之间分布,以便对这些分布进行比较。

    3.1K10
    领券