本文介绍基于Python语言的matplotlib模块，对Excel表格文件中的指定数据，加以密度散点图绘制的方法。 首先，明确一下本文的需求。 ...其中，对于名称为26的这1列（左侧紫色框内数据），我们希望提取其数值等于1的所有行，并对这些行中的NIR_predict列与NIR_true列（右侧紫色框内数据）的数值加以密度散点图的绘制。 ...接下来，使用np.vstack()将x和y垂直堆叠为一个二维数组xy，并使用scipy.stats.gaussian_kde()计算二维数据的核密度估计值，并将其存储在z中；使用z.argsort()对...使用plt.scatter()绘制散点图，其中x和y是散点的横纵坐标，c是颜色值，s是散点的大小，cmap是颜色映射，并使用plt.colorbar()添加颜色条。 ...最后，使用plt.show()显示图形。 执行上述代码，即可在结果文件夹中看到所得图片；如下图所示。 可以看到，我们已经绘制得到了指定数据之间的密度散点图。
ECharts中dataZoom组件及散点图的绘制 dataZoom 组件是对 数轴（axis） 进行『数据窗口缩放』『数据窗口平移』操作。...dataZoom 组件现在支持几种子组件： 内置型数据区域缩放组件（dataZoomInside）：内置于坐标系中。...入口和配置项均在 toolbox中。 在代码中加入dataZoom组件 中第三列的数据) return val[2] * 40; //用回调函数控制点的大小(请查看官方文档)...}, data: [//data中第三个参数控制点的大小 ["14.616","7.241","0.896"],
python绘制散点图的两种方法 说明 1、调用scatter()函数，调用scatter()从给出的一堆随机点(包括x,y坐标)中绘制散点图。...matplotlib.pyplot as plt #构造数据 x = np.random.randn(200) y = np.random.randn(200) print(x[:10]) print(y[:10]) #绘制散点图...numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)：从标准正态分布中返回一个或多个样本值。...numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)：产生随机样本，并且数字位于[0, 1]中。 以上就是python绘制散点图的两种方法，希望对大家有所帮助。...更多Python学习指路：python基础教程 本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
本人在学习使用Python和plotly处理数据时，经过两个小时艰难试错，终于完成了散点图和折线图的实例。...在使用过程中遇到一个大坑，因为官方给出的案例是用在线存储的，所以需要安装jupyter（也就是ipython）才能使用notebook来处理生成的文件，一开始我没太懂iplot和plot之间的差异，导致浪费了很多时间...重要提示：最新的jupyter不支持Python3.2及以下版本。 ? 最后我只能继续采用本地文件的形式来解决这个问题了。下面放出我的测试代码，被注释掉的是官方给出的代码以及离线存储的代码。...应该是最新版的Python的方案。 1#!.../usr/bin/python 2# coding=utf-8 3 4import plotly.plotly 5import random 6from plotly.graph_objs import
任务描述： 编写Python程序，绘制散点图动画，每隔800毫秒更新一次动画，随机选择一些散点符号使其时隐时现。
导读：什么是散点图？可以用来呈现哪些数据关系？在数据分析过程中可以解决哪些问题？怎样用Python绘制散点图？本文逐一为你解答。...▲图1 散点数据的相关性 在Python体系中，可使用Scipy、Statsmodels或Sklearn等对离散点进行回归分析，归纳现有数据并进行预测分析。...▲图3 代码示例①运行结果 代码示例①中第7行使用scatter方法进行散点图绘制；第11行采用circle方法进行散点图绘制（推荐）。关于这两个方法的参数说明如下。...▲图4 代码示例②运行结果 代码示例②中第11行和第15行使用scatter方法进行散点图绘制。...本文通过5个代码示例展示了散点图的绘制技巧，绘制难度也逐渐增大，与此同时，展现的效果也越来越好。读者在学习过程中可以多思考，在这个示例中哪些数据需要交互式展示，采用哪种展示方式更好。
在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...Pandas 是 Python 中的标准工具，用于对进行数据可扩展的转换，它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。 除此之外，它还包含一个非常好的绘图 API。...这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？ 在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果： image.png 自行绘制的数据 在继续之前，请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码，包括： 运行最新版本的 Python...（用于 Linux、Mac 和 Windows 的说明） 确认你运行的是与这些库兼容的 Python 版本 数据可在线获得，并可使用 Pandas 导入： import pandas as pd df
=m) ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.show() 以上是官网上的代码示例及演示结果...mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 然后绘图： ax = plt.figure().add_subplot(111, projection = '3d') #基于ax变量绘制三维图...#xs表示x方向的变量 #ys表示y方向的变量 #zs表示z方向的变量，这三个方向上的变量都可以用list的形式表示 #m表示点的形式，o是圆形的点，^是三角形（marker) #c表示颜色（color...ax.set_zlabel('Z Label') #显示图像 plt.show() 注： 上面的 ax = plt.figure().add_subplot(111, projection = '3d') 是下面代码的略写...fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d') 如果我有一个df包含5列f1，f2，f3，f4，y 的数据框 可以这样引用
这是一条断断续续的河流，大雨后只流到地面上，很高兴看到这样美丽的景色。 这使我有兴趣绘制阿马戈萨号的整个航向图，从内华达州内利斯空军基地的源头到加利福尼亚州恶水盆地的终点站。...在内容窗格中，选择地面 在功能区的外观选项卡上，使用垂直夸大控件。我把我的设置为5。 接下来，更令人兴奋的事情来了 打开目录窗格到门户选项卡。在Living Atlas 下，搜索高程。...在功能区的编辑选项卡上，你可以启动创建要素窗格，并绘制一个覆盖 3D 场景范围的多边形。为了捕捉远处的所有山脉，多边形可能必须比你想象的大得多。...在内容窗格的2D 图层类别中，将多边形添加到你的全局场景中。 你可以使用布局来确保多边形覆盖地图区域中的所有内容。...我在 Photoshop 中完成了我的地图，大量使用了 Cutout 过滤器。 注：本文由点点GIS译自国外制图师希瑟·史密斯博文，如有谬误请指出
这是一条断断续续的河流，大雨后只流到地面上，很高兴看到这样美丽的景色。 ? 这使我有兴趣绘制阿马戈萨号的整个航向图，从内华达州内利斯空军基地的源头到加利福尼亚州恶水盆地的终点站。...在内容窗格中，选择地面 ? 在功能区的外观选项卡上，使用垂直夸大控件。我把我的设置为5。 ? 接下来，更令人兴奋的事情来了 ? 打开目录窗格到门户选项卡。在Living Atlas 下，搜索高程。...在功能区的编辑选项卡上，你可以启动创建要素窗格，并绘制一个覆盖 3D 场景范围的多边形。为了捕捉远处的所有山脉，多边形可能必须比你想象的大得多。 ?...在内容窗格的2D 图层类别中，将多边形添加到你的全局场景中。 你可以使用布局来确保多边形覆盖地图区域中的所有内容。 ?...我在 Photoshop 中完成了我的地图，大量使用了 Cutout 过滤器。 ? 注：本文由点点GIS译自国外制图师希瑟·史密斯博文，如有谬误请指出 ?
Matplotlib 是 Python 中最受欢迎的数据可视化库之一，它提供了强大的功能来创建各种类型的图表。...那么有位读者提出如何使用matplotlib画一个有端的线段标注想要的数据 项目方法 在这篇博文中，我们将探讨如何利用 Matplotlib 创建一种特殊的图形元素——带有端头的垂直线段，这种线段可以用来强调数据中的特定点或区间...下面的代码定义了一个名为 draw_capped_line 的函数，该函数会在给定的轴上绘制一条垂直线段，并在该线段的两端添加水平的小横杠（端头）。...导入库 In [2]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 简单示例 复杂示例 小结 通过上面的代码，我们可以看到如何使用 matplotlib...这样的技巧对于报告、演示文稿或是任何需要强调数据中某些关键点的应用场景都非常有用。希望这篇博客能帮助你在自己的项目中实现类似的效果
利用python中的cartopy、wrf-python等库，绘制wrf中的土地利用类型。...主要使用了pcolormesh函数进行绘制，绘制效果如下： type3 原始版本 主要参考了Python气象数据处理与绘图：绘制WRF模式模拟所用的土地利用数据来进行绘制。...具体使用的版本如下： cartopy 0.18.0 matplotlib 3.5.1 wrf-python 1.3.3 其他库如下，一般版本也没啥大的限制，就没有一一列举了。...显示效果如下： type3 小结 因为之前陆续有朋友问过我有关土地利用类型绘制的问题，所以就把自己绘制和改进的思路进行分享了。...如果大家有其他思路和改进方法的，欢迎积极投稿和分享~~ Reference [1] [Python气象数据处理与绘图：绘制WRF模式模拟所用的土地利用数据] (https://mp.weixin.qq.com
如果你要寻找一个可能不知道其名称的特定可视化图形，它既可以用作目录，也可以作为图表制作的灵感来源。 1 数目 数目的可视化最常见的还是使用垂直的和水平排列的条形图。...堆积的直方图 (Stacked histograms) 和重叠的密度曲线(overlapping densities) 可以对较小数量的分布进行更深入的比较，尽管堆积的直方图很难解释，最好避免。...4 x-y 相关性 当我们想显示两个连续性变量的变化的时候，可以使用散点图来进行可视化。如果我们有三个连续性变量，则可以将一个映射到点大小上，从而创建散点图的一种变体，称为气泡图。...如果我们有两个响应变量的时间序列，我们可以绘制一个连接的散点图，其中我们首先在散点图中绘制两个响应变量，然后连接对应于相邻时间点的点。我们可以使用平滑线来表示较大数据集中的趋势。 ?...5 地理空间数据 显示地理空间数据的主要模式是地图。地图可以获取地球上的坐标并将其投影到平坦的表面上，这样地球上的形状和距离就可以用2D表示中的形状和距离来近似表示。
参考链接： Python | 使用openpyxl模块在Excel工作表中绘制图表 1 本文介绍如果使用python汇总常用的图表，与Excel的点选操作相比，用python绘制图表显得比较比较繁琐，尤其提现在对原始数据的处理上...但两者在绘制图表过程中的思路大致相同，Excel中能完成的工作python大多也能做到。为了更清晰的说明使用python绘制图表的过程，我们在汇总图表的代码中进行注解，说明每一行代码的具体作用。...，可以使用下面的字体名称替换family=后面的内容以改变图表中所显示的字体。...图表中的颜色，可以直接使用颜色名称，也可以使用简称来设置图表中使用的颜色，本文中没有使用默认的颜色，而是使用了自定义颜色。...自定义颜色的色号，本文中使用的是Hex色号，下面给出了Hex和RGB的对应关系，以及相应的颜色。可以使用下面的Hex色号替换本文中图表的颜色。
绘图是数据分析工作中的重要一环，是探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一，本文主要介绍数据可视化分析工具：Matplotlib。...Matplotlib提供了一个面向对象的API，有助于使用Python GUI工具包（如PyQt、WxPythonotTkinter）在应用程序中嵌入绘图。...它也可以用于Python、IPython shell、Jupyter笔记本和Web应用程序服务器中。...表1 pyplot的基础语法及常用参数 ? 散点图 散点图通常用在回归分析中，描述数据点在直角坐标系平面上的分布。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。...在广告数据分析中，我们通常会根据散点图来分析两个变量之间的数据分布关系。散点图的主要参数及其说明如表2所示。 表2 散点图的主要参数及其说明 ?
导读：绘图是数据分析工作中的重要一环，是探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一，本文主要介绍数据可视化分析工具：Matplotlib。...Matplotlib提供了一个面向对象的API，有助于使用Python GUI工具包（如PyQt、WxPythonotTkinter）在应用程序中嵌入绘图。...它也可以用于Python、IPython shell、Jupyter笔记本和Web应用程序服务器中。...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。在广告数据分析中，我们通常会根据散点图来分析两个变量之间的数据分布关系。散点图的主要参数及其说明如下。...,默认中间 orientation：水平或垂直,默认垂直 rwidth：bar的宽度 color：表示bar的颜色 label：bar的标签；也可以在图例中写plt.legend() edgecolor
在函数par()和函数layout()的举例中，不可避免的使用到了散点图、条形图、箱线图等图形的绘制，这些内容也会在本次推文中提到，图形组合中的几个例子算是先给大家热热身。 ?...基本图形的绘制 在上面的几个例子中，我们已经接触到了散点图、条形图、箱线图的绘制，本次推文的剩余内容就是介绍这些基本图形的绘制。...其中图6中展示了简单条形图的绘制，图7中展示了堆砌条形图和分组条形图的绘制。图7中出现了图例与图形重叠的现象，大家可以回顾一下上一次推文中图例设置的内容，调整图例的大小和位置，就可以解决这个问题。...（这个小问题就留给大家区解决了） 从上面这个问题可以看出，只有三个变量的情况下都不可避免的出现了图例和图形重叠的情况，更复杂的情况该怎么办？...同时代码中用到了参数locator（使用这个参数之后，我们可以用鼠标选择图例的位置，避免了有时候无法处理图形和图例位置关系的尴尬）。
与传统散点图相比，它使用颜色或阴影来表示数据点的密度，从而更直观地展示数据的分布情况。...密度散点图能更好地揭示数据的集中趋势和分布模式，尤其是在数据量非常大时，避免了散点图中点重叠导致的可视化混乱问题。...在处理包含上万个数据点的大型数据集时，传统散点图可能会导致严重的过度绘制（overplotting），即不同数据点在图表上的位置重叠，使得无法清晰地看到数据分布。...接着，它使用核密度估计（KDE）来计算数据的密度分布。之后，它绘制了一个密度散点图，并使用多项式拟合来生成一个曲线。...可视化结果如下所示： ️ 参考链接： 使用 Python 绘制散点密度图（用颜色标识密度） 复现顶刊 RSE 散点密度验证图（附代码）
本节继续探讨数值关系型图表的绘制，主要探讨了气泡图、三维散点图、等高线图和曲面图的绘制方法。...2、气泡大小通过1个视觉特征来表示，为了避免数据的重叠、遮挡，一般要设置透明度。另外的，也可以添加颜色渐变的气泡图（2个视觉特征）来表示，可以观察到数据的变化。.../气泡图 对于以上的气泡图数据，我们也可以将三维数据绘制到三维坐标系中，也就是三维散点图。...绘制三维散点图，需要指定画布的类型为三维坐标系，也即添加语句：ax = fig.add_subplot(221, projection='3d') 语法：plt.scatter(x,y,z,s,c,cmap...,alpha,**kwargs) 参数解释类似散点图，只不过z代表数据点的垂直坐标。
python中Excel图表的绘制 1、饼图将数据画成圆形切片，每个切片代表整个百分比。 切片按顺时针方向画，圆顶0°。...# 保存 wb.save('char_excel_text.xlsx') 2、在条形图中，值被绘制成水平条或垂直列。...bar_chart = BarChart() bar_chart.type = 'col' # col垂直、水平柱状图 bar bar_chart.title = 'Bar Chart' bar_chart.style...，并指定位置 ws.add_chart(bar_chart, 'E1') # 保存 wb.save('char_excel_text.xlsx') 以上就是python中Excel图表的绘制，希望对大家有所帮助...更多Python学习指路：python基础教程 本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。 收藏 | 0点赞 | 0打赏
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