开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在function: pd.plotting.scatter_matrix中有像scatter3D的cmp(色彩映射)这样的参数吗？

在function: pd.plotting.scatter_matrix中没有像scatter3D的cmp(色彩映射)这样的参数。scatter_matrix函数是pandas库中的一个函数，用于绘制数据集中各个特征之间的散点图矩阵。它的参数包括data（数据集）、alpha（散点图的透明度）、figsize（图像的尺寸）、diagonal（对角线上的图形类型）等。但是它并没有提供类似于scatter3D的cmp参数来控制色彩映射。如果需要使用3D散点图，可以考虑使用其他库如matplotlib或plotly来实现。

相关搜索:在*中有像apply lem这样的东西吗？在Nodejs的Sequelize中有像这样使用的方法吗？对于Hbase，在MySQL中有像EXPLAIN这样的功能吗？在WPF中有像WinForms中的designer.cs这样的文件吗？在Visual Studio代码中有像这样的/** */注释的快捷方式吗？在Laravel 5.4中有像action throttle这样的东西吗？在.Net核心MVC中有像RouteConfig.cs这样的东西吗？在Windows.Storage.Search命名空间的QueryOptions类中有像orderBySize这样的东西吗？在每次docker启动(而不是docker运行)期间，需要将参数传递给docker entrypoint.sh。像这样的事情是可能的吗？各种编程语言的用途

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

详解pandas绘制矩阵散点图(scatter_matrix)的方法

1、frame，pandas dataframe对象 2、alpha，图像透明度，一般取(0,1] 3、figsize，以英寸为单位的图像大小，一般以元组 (width, height) 形式设置 4、ax，可选一般为none 5、diagonal，必须且只能在{‘hist’, ‘kde’}中选择1个，’hist’表示直方图(Histogram plot),’kde’表示核密度估计(Kernel Density Estimation)；该参数是scatter_matrix函数的关键参数 6、marker，Matplotlib可用的标记类型，如’.’，’,’，’o’等 7、density_kwds，(other plotting keyword arguments，可选)，与kde相关的字典参数 8、hist_kwds，与hist相关的字典参数 9、range_padding，(float, 可选)，图像在x轴、y轴原点附近的留白(padding)，该值越大，留白距离越大，图像远离坐标原点 10、kwds，与scatter_matrix函数本身相关的字典参数 11、c，颜色

03

Python基于pandas绘制散点图矩阵代码实例

1、示例 1 代码 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 v1 = np.random.normal(0, 1, 100) v2 = np.random.randint(0, 23, 100) v3 = v1 * v2 # 3*100 的数据框 df = pd.DataFrame([v1, v2, v3]).T # 绘制散点图矩阵 pd.plotting.scatter_matrix(

01

Pandas高级教程之:plot画图详解

python中matplotlib是非常重要并且方便的图形化工具，使用matplotlib可以可视化的进行数据分析，今天本文将会详细讲解Pandas中的matplotlib应用。

04

推荐！超赞的3D可视化图表绘制工具大汇总~~

前几期的给大家推荐了关于3D图表的绘制，好多读者私信私信小编推荐一些R语言相关的3D绘图工具？小编这就安排，比较读者中R语言的使用者还是蛮多的。本期推文内容如下：

02

如何使用Pandas和Matplotlib进行数据探索性可视化的最佳实践

数据可视化是数据分析中不可或缺的一环，它帮助我们更好地理解数据、发现趋势和模式，并有效地传达我们的发现。在Python领域，Pandas和Matplotlib是两个非常强大的库，它们提供了丰富的功能来进行数据分析和可视化。本文将介绍如何结合使用Pandas和Matplotlib进行数据探索性可视化的最佳实践。

02

python 数据可视化利器 plus

更新：上一篇文章《python 数据可视化利器》中，我写了 bokeh、pyecharts 的用法，但是有一个挺强大的库 plotly 没写，主要是我看到它的教程都是在 jupyter notebooks 中使用，说来也奇怪，硬是找不到如何本地使用（就是本地输出 html 文件），所以不敢写出来。现在已经找到方法了，这里我就在原文的基础上增加了 plotly 的部分教程。

02

12个案例教你用Python玩转数据可视化

作者 | 伊凡·伊德里斯（Ivan Idris），曾是Java和数据库应用开发者，后专注于Python和数据分析领域，致力于编写干净、可测试的代码。他还是《Python Machine Learning By Example》《NumPy Cookbook》等书的作者，在工程实践和书籍撰写方面都非常有经验。（本文摘编自《Python数据分析实战》，经出版方授权发布。）

03

Python一行代码搞定炫酷可视化，你需要了解一下Cufflinks

学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。

04

R in action读书笔记（14）第十一章中级绘图之一：散点图（高能预警）

> plot(wt,mpg,main="Basic Scatter plot of MPGvs.weight",xlab="car weight (lbs/1000",ylab="miles pergallon",pch=19)

02

复现 sci 顶刊中的 3D 密度函数图

最近在看一些关于贝叶斯深度学习在可靠性方向应用的文章，看到下面这篇文章，发表在可靠性方向顶刊的 ITR 中。

02

干货：12个案例教你用Python玩转数据可视化（建议收藏）

导读：相比于科学，数据分析更像是一门艺术。创建样式优美的数据可视化是这个艺术中不可缺少的部分。然而，某些人认为优美的，也会有人觉得难以接受。和艺术类似，随着数据分析的快速演变，人们的观念和品味也一直在变化。但是总的来说没有人是绝对正确和错误的。

04

R-三维散点图绘制绘制

上期我们说了气泡图。如果我们将气泡图的三维数据绘制到三维坐标系[1]中，通常称其为三维散点图，即用在三维X-Y-Z图上针对一个或多个数据序列绘出三个度量的一种图表。

01

python 数据可视化有哪几个常用的库 ?

前段时间有读者向我反映，想看看数据可视化方面的文章，这不？现在就开始写了，如果你想看哪些方面的文章，可以通过留言或者后台告诉我。数据可视化的第三方库挺多的，这里我主要推荐两个，分别是 bokeh、pyecharts。如果我的文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、转发，这样我会更有动力做原创分享。

02

python 数据可视化利器 plus

更新：上一篇文章《python 数据可视化利器》中，我写了 bokeh、pyecharts 的用法，但是有一个挺强大的库 plotly 没写，主要是我看到它的教程都是在 jupyter notebooks 中使用，说来也奇怪，硬是找不到如何本地使用（就是本地输出 html 文件），所以不敢写出来。现在已经找到方法了，这里我就在原文的基础上增加了 plotly 的部分教程。

01

推荐收藏 | Python一行代码搞定炫酷可视化，Cufflinks了解一下

学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。

01

Python要上天啊！一行代码就可以搞定炫酷的数据可视化！

学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。

03

机器学习扩展包MLXtend绘制多种图形

mlxtend(machine learning extensions，机器学习扩展)是一个用于日常数据分析、机器学习建模的有用Python库。mlxtend可以用作模型的可解释性，包括统计评估、数据模式、图像提取等。

01

我们误会cufflinks，虽然定量不准但却是很好的可视化工具

早期做转录组分析的朋友们应该都接触过Cufflinks，一款有争议的拼装和定量软件。对其拼装和定量准确性做了评估，拼装确实不如StringTie，但定量的稳定性结果还是可以的（起码在测试数据中）。不过现在作者也都放弃了，自然也很少会有人继续使用了。

02

Python数据分析实战（3）Python实现数据可视化

数据可视化是指将数据放在可视环境中、进一步理解数据的技术，可以通过它更加详细地了解隐藏在数据表面之下的模式、趋势和相关性。

02

安利个一行代码的Python可视化神器！

学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。

03

pandas 图形可视化大全

plot()的参数设置subplots=True即可自动对dataframe数据生成子图的可视化图形。

01

Python一行代码搞定炫酷可视化，你需要了解一下Cufflinks

导读：学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。

02

链家全国房价数据分析：数据分析及可视化

相关文章：链家全国房价数据分析：数据获取上一回我们提到了用爬虫爬取链家的新楼盘和二手房数据信息，这回我们来看看如何对他们进行分析。

02

精心整理20+Python实战案例（附源码、数据）

最近小编认真整理了20+个基于python的实战案例，主要包含：数据分析、可视化、机器学习/深度学习、时序预测等，案例的主要特点：

02

精心整理20+Python实战案例(附源码、数据)

最近小编认真整理了20+个基于python的实战案例，主要包含：数据分析、可视化、机器学习/深度学习、时序预测等，案例的主要特点：

04

20个好用到爆的Python实用脚本！

最近小编认真整理了20+个基于python的实战案例，主要包含：数据分析、可视化、机器学习/深度学习、时序预测等，案例的主要特点：

02

精心整理20+Python实战案例（附源码、数据）

基于python和第三方库进行数据处理和分析，主要使用pandas、plotly、matplotlib等库，具体案例：

05

新年Flag：搞定Python中的“功夫熊猫”，做最高效的数据科学家

这是一篇pandas入门指南，作者用通俗易懂的语言和简单的示例代码向我们展示了pandas的概况及一些进阶操作。“… 它是所有从事数据科学工作的人必须掌握的库”，“… pandas正是Python语言如此好用的原因之一”。pandas真有这么棒吗？一起来瞧瞧吧~

02

python机器学习实现鸢尾花的分类

鸢尾花（学名：Iris tectorum Maxim）属百合目、鸢尾科，可供观赏，花香气淡雅，可以调制香水，其根状茎可作中药，全年可采，具有消炎作用。

02

基于 Python 的数据可视化

来源：bea_tree 英文：kaggle 链接：blog.csdn.net/bea_tree/article/details/50757338 原文采用了kaggle上iris花的数据，数据来源从上面的网址上找噢如果没有seaborn库安装方法如下 http://www.ithao123.cn/content-10393533.html 正式开始了~~~ # 首先载入pandas import pandas as pd # 我们将载入seaborn,但是因为载入时会有警告出现，因此先载入w

06

python可视化神器——pyecharts库

pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。

05

【教程】简单教程：用Python解决简单的水果分类问题

在这篇文章中，我们将使用Python中最流行的机器学习工具scikit- learn,在Python中实现几种机器学习算法。使用简单的数据集来训练分类器区分不同类型的水果。这篇文章的目的是识别出最适合

05

别找了，这是 Pandas 最详细教程了

Python 是开源的，它很棒，但是也无法避免开源的一些固有问题：很多包都在做（或者在尝试做）同样的事情。如果你是 Python 新手，那么你很难知道某个特定任务的最佳包是哪个，你需要有经验的人告诉你。有一个用于数据科学的包绝对是必需的，它就是 pandas。

02

使用 Matplotlib 在 Python 中进行三维绘图

3D 图是可视化具有三个维度的数据（例如具有两个因变量和一个自变量的数据）的非常重要的工具。通过在 3D 图中绘制数据，我们可以更深入地了解具有三个变量的数据。我们可以使用各种 matplotlib 库函数来绘制 3D 绘图。

03

『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作，Pandas其实提供了一个绘图方法plot()，可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。

04

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）①③多变量绘图目录

科研工作中我们经常需要把每两个变量之间的关系计算，然后可以得到一个相关矩阵。如果两个变量的变化趋势一样，那么这个值就会大于零，表明连个变量正相关，值越大代表相关性越强。相反的话，如果两个变量的变化趋势相反，这个值就会小于零。我们经常需要关注这个值，是因为在许多机器学习算法中，强相关的变量会导致算法能力下降。

03

3D酷炫立体图现已加入 pyecharts 豪华晚餐

專欄 ❈陈键冬，Python中文社区专栏作者 GitHub： https://github.com/chenjiandongx ❈ pyecharts项目由专栏作者陈键冬于本社区首发，已上榜Github Trending in Open Source，pyecharts 现已更新到 0.1.9版本，进入项目主页请点击阅读原文，新版本新增功能如下，pyecharts项目介绍请见： pyecharts（一）：Python可视化利器 pyecharts（二）：Python可视化利器 1. datazoom

05

一文掌握Pandas可视化图表

今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作，Pandas其实提供了一个绘图方法plot()，可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。

05

使用PHATE进行单细胞高维数据的可视化

目前该文章发表在Nature Biotechnology顶级期刊上：Visualizing Structure and Transitions in High-Dimensional Biological Data. 2019\. Nature Biotechnology.[2]

02

30分钟学会pyecharts数据可视化

小明：Echarts 是一个由百度开源的数据可视化javascript库，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts诞生了。简单地说，pyecharts就是百度开源的一个强大的javascript数据可视化库Echarts的python接口。

02

别找了，这是 Pandas 最详细教程了

Python 是开源的，它很棒，但是也无法避免开源的一些固有问题：很多包都在做（或者在尝试做）同样的事情。如果你是 Python 新手，那么你很难知道某个特定任务的最佳包是哪个，你需要有经验的人告诉你。有一个用于数据科学的包绝对是必需的，它就是 pandas。

00

想成为高效数据科学家？不会Pandas怎么行

Python 是开源的，它很棒，但是也无法避免开源的一些固有问题：很多包都在做（或者在尝试做）同样的事情。如果你是 Python 新手，那么你很难知道某个特定任务的最佳包是哪个，你需要有经验的人告诉你。有一个用于数据科学的包绝对是必需的，它就是 pandas。

04

使用Matplotlib对数据进行高级可视化(基本图，3D图和小部件)

可视化在当今世界许多领域的结果传播中发挥着重要作用。如果没有适当的可视化，很难揭示结果，理解变量之间的复杂关系并描述数据的趋势。

02

使用PHATE复现Science Immunology上文章的结果

在上篇文章中，我们初步探索了PHATE的使用方法，发现它在揭示一些连续分化过程中不同细胞状态之间的微小局部差异具有很好的效果，同时也能保留细胞全局的整体结构。在本节教程中，我们将复现演示近期发表在Science Immunology期刊上的一篇文章的结果，进一步学习PHATE的相关使用方法。

03

5个可以帮助pandas进行数据预处理的可视化图表

“一目了然胜过千言万语。”分析数据点的探索性数据分析（EDA）是在算法的数据建模之前制定假设的正确步骤。

01

机器学习入门 3-12 数据加载和简单的数据探索

在 scikit-learn 的 datasets 模块中，包含很多机器学习和统计学中的经典数据集。

02

机器学习：Python测试线性可分性的方法

线性和非线性分类两个子集是线性可分的,如果存在一个超平面将每组的元素的所有元素的一组驻留在另一侧的超平面其他设置。我们可以描述它在2D绘图中通过分离线,并且在3D绘图通过一个超平面。根据定义，线性

06

手把手教你完成一个数据科学小项目（3）：数据异常与清洗

本系列将全面涉及本项目从爬虫、数据提取与准备、数据异常发现与清洗、分析与可视化等细节，并将代码统一开源在GitHub：DesertsX/gulius-projects ，感兴趣的朋友可以先行 star 哈。

03

使用pyecharts1.7进行简单的可视化大全

近期，又有接触到pyecharts这个包的使用，后面发现这个曾经好用的包发生了一些变化，为了方便大家的使用，这里整理如下：绘图风格theme:默认WHITE LIGHT, DARK, WHITE, CHALK, ESSOS, INFOGRAPHIC, MACARONS, PURPLE_PASSION, ROMA, ROMANTIC, SHINE, VINTAGE, WALDEN, WESTEROS, WONDERLAND

01

ggplot2绘图基础功不扎实？看完这5个资源

能制作这样图表的工具很多，我比较喜欢ggplot2+AI，当然，或许有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节，不过，我做不到。我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形，而且我个人觉得，把ggplot2学习到这个程度就足够了。

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭