plot函数中，x和y分别表示所绘图形的横坐标和纵坐标；函数中的...为附加的参数。
散点图用于描述两个连续性变量间的关系，三个变量之间的关系可以通过3D图形或气泡来展示，多个变量之间的两两关系可以通过散点图矩阵来展示。
当然，还有很多其它基于.NET Core开发的开源数据可视化项目，这里再列出一些：
plot函数中，x和y分别表示所绘图形的横坐标和纵坐标；函数中的...为附加的参数。plot函数默认的使用格式如下：
ggplot2是R中用于绘图的高级程序包，它将绘图视为一种映射—数学空问到图形元索空间的映射，例如将不同的数值映射为不同的颜色或其他图形属性。ggplot2在画图时就是采用了类似photoshop的图层设计方式，允许用户一步步构建图形，并且便于图层的修改。
输入后会在Rstudio右上角框框Environment中显示，在控制台中输入x，回车后就会显示1+4的值，即5。
在R中有很多方式去绘制散点图，其中最基本的就是是用plot(x, y)函数，往期内容已经进行过详细讲解,这里就不赘述了，下面直接看实例图。
ann:如果ann=FALSE，那么高水平绘图函数会调用函数plot.default使对坐标轴名称、整体图像名称不做任何注解。默认值为TRUE。
在上一次的推文中，我们已经介绍了很多应用广泛的图形。它们主要用于展示单类别型或连续型变量的分布情况。这一次，我们来讨论一下怎么利用图形展示双变量间关系(二元关系)和多变量间关系(多元关系)。展示变量关系的图形有很多，我们今天就主要介绍几种。
连接散点图（点线图）是折线图的一种，与散点图类似。但添加了按数据点出现顺序的连线，以此来表示两个变量的顺序关系。因此连接散点图既能分析相关性，也可分析趋势性。
上期的推文Python-matplotlib 学术型散点图绘制 推出后，很多小伙伴比较喜欢
案例代码已上传：Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN
在lattice图形中，lattice函数默认的图形参数包含在一个很大的列表对象中，你可通过trellis.par.get()函数来获取，并用trellis.par.set()函数来修改。show.settings()函数可展示当前的图形参数设置情况。查看当前的默认设置，并将它们存储到一个mysettings列表中：
上篇文章介绍了使用matplotlib绘制折线图，参考：Python matplotlib绘制折线图，本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制散点图。
散点图是一种有用也有趣的图表，往往能够给我们提供意想不到的解决方案。本文并不讲解散点图的应用，而是通过几个使用散点图表现的图表，让我们更加了解这种图表类型。
大家应该在很多文章中看到类似箱线图或者小提琴形状的散点图。有时候的确给文章增彩不少，这种图就是抖动散点图。今天我们给大家介绍一个绘制抖动散点图的R包ggbeeswarm，但是呢，如果真正多样化绘制还需要ggplot2的协助。那么也就是我们需要两个包来完成我们抖动散点图的绘制：ggbeeswarm和ggplo2。具体安装我们不再赘述，ggplot2的使用可以参考我们前面的《R语言绘图之ggplot2》。
在前面的示例中，我们只处理了单个变量是时间序列的数据。然而，有一个以上的响应变量并不罕见。这种情况在宏观经济学中很常见。例如，我们可能对过去12个月的房价变化感兴趣，因为它与失业率有关。我们可以预期，失业率低时房价会上涨，反之亦然。
在做风险分析时，可以将数据划分到坐标轴的4个象限中使信息可视化，从而比较不同方案的风险级别。在Excel中，可以使用XY散点图来实现，XY散点图是应对此种情况的一种有效的工具。
> plot(wt,mpg,main="Basic Scatter plot of MPGvs.weight",xlab="car weight (lbs/1000",ylab="miles pergallon",pch=19)
散点图作为一种展示2组连续变量关系的常用可视化方式之一，添加点，线，箭头，线段，注释，甚至函数，公式，方差表都没有问题。
使用matplotlib可以绘制各种各样的统计图，Pandas对matplotlib中的绘图方法进行了更高层的封装，使用起来更简单方便。
关联图是查找两个事物之间关系的图像，他能为我们展示出一个事物随着另一个事物的变化如何变化。
篮球是目前世界上最流行的运动之一，NBA是世界上观众最多的赛事之一。实验利用可视化组件，根据40名球员的每分钟助攻数、身高、打球时间、年龄和每分钟得分来分析球员的身体素质对得分能力的影响。
效果预览 http://mpvideo.qpic.cn/0bf2k4aaaaaa4eaexz5z7rpfav6dablqaaaa.f10002.mp4?dis_k=671ace96d1a9b10d9f
由Deepayan Sarkar编写的“lattice”包是在R语言基础绘图系统上开发的绘图包。它最大的特点就是优化基础绘图的默认值并能更简单地去展示多元关系,最特别的就是它支持trelli绘图方式来揭示条件关系。其典型使用方法如下；graph_type(formula, data=)
hello诸君，暖阳高照，午间一杯清茶，又到了爬虫俱乐部向大家种草新命令新方法的时候啦！ 许多同学学到的第一个Stata绘图命令想必就是scatter命令，该命令用于生成观测样本的散点图，但scatter命令存在一个缺点：当我们的数据集存在重复观测值时，scatter生成的图中不能体现那些“重合的散点”。而今天我们要介绍的命令专门用于解决这一问题——neat命令，它可以微调重复观测样本的变量值。使得其在散点图上清晰可见。 01 安装 你可以使用github 命令直接安装neat命令 github insta
箱线图是由一组数据的最大值、最小值、中位数、两个四分位数(上、下四分位数)这五个特征值绘制而成的，它主要的作用是反应原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较。
配上动感的音乐感觉就是不一样啊，要达到上述效果除了核心的Matplotlib绘图外，其他工具和上篇推文 Hans Rosling Charts Matplotlib 绘制 所使用的工具一样啊。下面将分以下几个部分对制作过程进行介绍。
相关性分析可以分析两个指标之间的关系，验证指标之间是否存在某种关系。可以使用散点图、气泡图来进行相关性分析。
本期推文只要介绍学术散点图的绘制教程，涉及的内容主要还是matplotlib散点图的绘制，只不过添加了相关性分析，拟合关系式和颜色映射散点密度(大多数的英文文章中多出现此类图表)。首先我们看一下下面这幅图：
在数据可视化领域，Matplotlib库是Python中最流行和功能强大的工具之一。它能够生成各种静态图表，如散点图、折线图和柱状图等。然而，Matplotlib也提供了创建动态图表的功能，使得我们能够以动画的方式展示数据的变化趋势，从而更直观地理解数据。本文将介绍如何使用Matplotlib库创建动态图表，并提供一些技巧和实践经验。
前面学习了Numpy、matplotlib、pandas还没有进行一些练习和训练，这里分享我对于数据可视化的一些练习 此次代码和数据我会打包上传，感兴趣的uu可以去下载
请注意，本文编写于 938 天前，最后修改于 123 天前，其中某些信息可能已经过时。
Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。
散点图也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定。
matplotlib是python最常见的绘图包，强大之处不言而喻。然而在数据科学领域，可视化库-Seaborn也是重量级的存在。
密度散点图（Density Scatter Plot），也称为密度点图或核密度估计散点图，是一种数据可视化技术，主要用于展示大量数据点在二维平面上的分布情况。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。
这张图在传统的相关性散点图的基础上还多了一个直方图，来展示该变量的分布情况。今天我们就来带大家来重现这样的图。
散点图（scatter graph、point graph、X-Y plot、scatter chart ）是科研绘图中最常见的图表类型之一，通常用于显示和比较数值。散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。在二维散点图中，可以通过观察两个变量的数据变化，发现两者的关系与相关性。
散点图可以了解数据之间的各种相关性，如正比、反比、无相关、线性、指数级、 U形等，而且也可以通过数据点的密度（辅助拟合趋势线）来确定相关性的强度。另外，也可以探索出异常值（在远超出一般聚集区域的数据点称）。
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。它可以单独控制每个散点与数据的匹配，使每个散点具有不同的属性。
Seaborn是构建在matplotlib之上的数据可视化库，与Python中的pandas数据结构紧密集成。可视化是Seaborn的核心部分，可以帮助探索和理解数据。
Pandas-25.可视化 用matplotlib库的plot()方法实现简单的可视化 df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_ra
Prism是一款非常实用的软件，它主要是用来进行数据分析和建模的。如果你是一名数据分析师或者是科研工作者，那么Prism绝对是你必备的工具之一。
很多数据集里面都包含有两个或者更多的连续性变量，有时候我们比较感兴趣这些变量之间存在什么相互作用关系。例如，我们可能有不同动物的量化测量数据集，如动物的身高、体重、长度和每日能量需求。为了绘制仅仅两个这样的变量的关系，例如身高和体重，我们通常会使用散点图。如果我们想一次显示两个以上的变量，我们可以选择气泡图、散点矩阵或相关图。最后，对于非常高维的数据集，执行降维可能是有用的，例如以主成分分析的形式。
首先，简单介绍一下作者，宁海涛是211硕士毕业，先后学习Python进行深度学习模型构建以及可视化展示，当然还包括数据分析、数据处理、数据可视化等技能，此外，还特别擅长于使用R语言进行数据统计和可视化绘制，当然还有一些前端、爬虫等这里就不做解释，总之是一位比较全能的优质作者。从2020年5月一直到现在，已连载超过「185+优质原创文章」。
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三维图表的绘制算是二维图表的一个进阶版本，本质上和二维图表的绘制并无差别，唯一的区别在于使用的库略有差异。
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