散點函數(shù)python,散點函數(shù)有極限嗎

Python實現(xiàn)彩色散點圖繪制（利用色帶對散點圖進行顏色渲染）

接受自己的普通，然后全力以赴的出眾，告訴自己要努力，但不要著急....

創(chuàng)新互聯(lián)建站2013年至今，是專業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)服務(wù)公司，擁有項目網(wǎng)站設(shè)計制作、成都做網(wǎng)站網(wǎng)站策劃，項目實施與項目整合能力。我們以讓每一個夢想脫穎而出為使命，1280元嵐山做網(wǎng)站,已為上家服務(wù),為嵐山各地企業(yè)和個人服務(wù),聯(lián)系電話:13518219792

當(dāng)然， 這個結(jié)果并不是我真正想要的，Pass, 太丑了！

好吧，安排，我們先看下實現(xiàn)后的效果！

這個效果自然就比之前的好多了！

實現(xiàn)python散點圖繪制需要用到matplotlib庫， matplotlib庫是專門用于可視化繪圖的工具庫；學(xué)習(xí)一個新的庫當(dāng)然看官方文檔了：

實現(xiàn)思路：

matplotlib.pyplot.scatter() 函數(shù)是專門繪制散點圖的函數(shù)：

matplotlib.pyplot.scatter ( x, y , s=None , c=None , marker=None , cmap=None , norm=None , vmin=None , vmax=None , alpha=None , linewidths=None , verts=None , edgecolors=None , ***, data=None , ** kwargs ) **

plt.scatter(observation, estimate, c=Z1, cmap=colormap, marker=".", s=marker_size, norm=colors.LogNorm(vmin=Z1.min(), vmax=0.5 * Z1.max()))

其中：

1、c參數(shù)為計算的散點密度；

2、cmap為色帶（matplotlib里面自帶了很多色帶可供選擇）,參見：

3、由于計算的散點密度數(shù)值大小分散，因此利用norm參數(shù)對散點密度Z1進行歸一化處理(歸一化方式很多，參見colors類)，并給歸一化方式設(shè)置色帶刻度的最大最小值vmin和vmax(一般這兩個參數(shù)就是指定散點密度的最小值和最大值)，這樣就建立起了密度與色帶的映射關(guān)系。

（這里的結(jié)果與前面展示的相比改變了計算散點密度的半徑：radius = 3以及繪制散點圖的散點大小marksize）

作者能力水平有限，歡迎各位批評指正！

python 繪制三維圖形、三維數(shù)據(jù)散點圖

1. 繪制3D曲面圖

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig=plt.figure()

ax=Axes3D(fig)

x=np.arange(-4,4,0.25)

y=np.arange(-4,4,0.25)

x,y=np.meshgrid(x,y)

r=np.sqrt(x**2, y**2)

z=np.sin（r）

//繪面函數(shù)

ax.plot_surface（x,y,z,rstride=1,cstride=1,cmap=“rainbow”

plt.show（）

2.繪制三維的散點圖（表述一些數(shù)據(jù)點分布）

4a.mat數(shù)據(jù)地址：http blog.csdn.net/eddy_zhang/article/details/50496164

from matplotlib import pyplot as plt

import scipy.io as sio

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

matl=‘4a.mat’

data=sio.loadmat（matl）

m=data[‘data’]

x,y,z=m[0],m[1],m[2]

//創(chuàng)建一個繪圖工程

ax=plt.subplot（111,project=‘3D’）

//將數(shù)據(jù)點分成三部分畫，在顏色上有區(qū)分度

ax.scatter（x[：1000], y[：1000], z[：1000],c=‘y’ ）//繪制數(shù)據(jù)點

ax.scatter（x[1000：4000], y[1000：4000], z[1000：4000],c=‘r’ ）//繪制數(shù)據(jù)點

ax.scatter（x[4000：], y[4000：], z[4000：],c=‘g’ ）//繪制數(shù)據(jù)點

ax.set_zlable（‘z’）//坐標軸

ax.set_ylable（‘y’）//坐標軸

ax.set_xlable（‘x’）

plt.show（）

python--seaborn散點圖

在seaborn中，繪制散點圖的函數(shù)有 scatterplot 和 relplot 。

seaborn 繪制散點圖最簡單的方式是使用 scatterplot 方法，指定 data 參數(shù)和 x 和 y 參數(shù)。

添加 hue 參數(shù)，設(shè)置點的分組顏色。

添加 style 參數(shù)，設(shè)置點的分組樣式。

添加 size 參數(shù)，設(shè)置點的分組大小。

hue , style , size 參數(shù)可以同時設(shè)置多個。

分面散點圖用 relplot 方法繪制，需要設(shè)置 kind="scatter" ，然后使用 col , row 參數(shù)分面。

python多維數(shù)據(jù)怎么繪制散點圖

python matplotlib模塊，是擴展的MATLAB的一個繪圖工具庫。他可以繪制各種圖形，可是最近最的一個小程序，得到一些三維的數(shù)據(jù)點圖，就學(xué)習(xí)了下python中的matplotlib模塊，如何繪制三維圖形。

初學(xué)者，可能對這些第三方庫安裝有一定的小問題，對于一些安裝第三方庫經(jīng)驗較少的朋友，建議使用 Anaconda ，集成了很多第三庫，基本滿足大家的需求，下載地址，對應(yīng)選擇python 2.7 或是 3.5 的就可以了（PS：后面的demo是python2.7）：

首先提醒注意，以下兩個函數(shù)的區(qū)別：

ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow') #繪面1

和

ax.scatter(x[1000:4000],y[1000:4000],z[1000:4000],c='r') #繪點1

1、繪制3D曲面圖

# -*- coding: utf-8 -*-"""

Created on Thu Sep 24 16:17:13 2015

@author: Eddy_zheng

"""from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()

ax = Axes3D(fig)

X = np.arange(-4, 4, 0.25)

Y = np.arange(-4, 4, 0.25)

X, Y = np.meshgrid(X, Y)

R = np.sqrt(X**2 + Y**2)

Z = np.sin(R)# 具體函數(shù)方法可用 help(function) 查看，如：help(ax.plot_surface)ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')

plt.show()1234567891011121314151617181920212223

效果展示：

2、繪制三維的散點圖（通常用于表述一些數(shù)據(jù)點分布）

4a.mat 數(shù)據(jù)地址，找到4a.mat 下載即可:

# -*- coding: utf-8 -*-"""

Created on Thu Sep 24 16:37:21 2015

@author: Eddy_zheng

"""import scipy.io as sio ?

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport matplotlib.pyplot as plt

mat1 = '4a.mat' #這是存放數(shù)據(jù)點的文件，需要它才可以畫出來。上面有下載地址data = sio.loadmat(mat1)

m = data['data']

x,y,z = m[0],m[1],m[2]

ax=plt.subplot(111,projection='3d') #創(chuàng)建一個三維的繪圖工程#將數(shù)據(jù)點分成三部分畫，在顏色上有區(qū)分度ax.scatter(x[:1000],y[:1000],z[:1000],c='y') #繪制數(shù)據(jù)點ax.scatter(x[1000:4000],y[1000:4000],z[1000:4000],c='r')

ax.scatter(x[4000:],y[4000:],z[4000:],c='g')

ax.set_zlabel('Z') #坐標軸ax.set_ylabel('Y')

ax.set_xlabel('X')

plt.show()123456789101112131415161718192021222324252627

效果：

上面就是學(xué)習(xí)區(qū)分了下兩個函數(shù)，當(dāng)時還被小困惑了下，希望對大家有所幫助。其實里面還有好多參數(shù)設(shè)置，比如說改變顏色，包括繪制點圖的點的形狀等都是可以改變的，有需要的大家可以自己看看這個函數(shù)，學(xué)習(xí)下(help(對應(yīng)的function))。

版權(quán)聲明：本文為博主原創(chuàng)文章，未經(jīng)博主允許不得轉(zhuǎn)載。Eddy_zheng

python中如何畫點擊分

這里用到一個matplotlib.pyplot子庫中畫散點圖的函數(shù)

matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=20, c=None, marker='o',

cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None,

linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None,

data=None, **kwargs）

這個函數(shù)接收的參數(shù)很多，有默認值的平時也不需要我們指定，是可選的，這次我們用到的除了基本的x ，y參數(shù)，還有c，s，alpha和marker，c就是為點指定的顏色數(shù)組，s是點的面積大小，alpha是點的顏色的透明度，marker是指定點標記的形狀。

彩色折線散點圖python怎么指定數(shù)據(jù)

一、導(dǎo)包

二、繪制簡單折線

1、在利用pandas模塊進行操作前，可以先引入這個模塊，如下：

2、讀取Excel文件的兩種方式：

三、pandas操作Excel的行列

1、讀取指定的單行，數(shù)據(jù)會存在列表里面

2、讀取指定的多行，數(shù)據(jù)會存在嵌套的列表里面

3、讀取指定的行列

4、讀取指定的多行多列值

5、獲取所有行的指定列

6、獲取行號并打印輸出

7、獲取列名并打印輸出

8、獲取指定行數(shù)的值

四、pandas處理Excel數(shù)據(jù)成為字典

五、繪制簡單折線圖

六、繪制簡單散點圖

使用scatter繪制散點圖并設(shè)置其樣式

1、繪制單個點，使用函數(shù)scatter，并向它傳遞x,y坐標，并可使用參數(shù)s指定點的大小

2、繪制一系列點，向scatter傳遞兩個分別包含x值和y值的列表

3、設(shè)置坐標軸的取值范圍：函數(shù)axis（）要求提供四個值，x,y坐標軸的最大值和最小值

4、使用參數(shù)edgecolor在函數(shù)scatter中設(shè)置數(shù)據(jù)點的輪廓

5、向scatter傳遞參數(shù)c,指定要使用的顏色

6、使用顏色映射

7、自動保存圖表：使用函數(shù)plt.savefig()

8、設(shè)置繪圖窗口尺寸

9、實例程序

分享文章：散點函數(shù)python,散點函數(shù)有極限嗎
轉(zhuǎn)載來源：http://www.muchs.cn/article28/hsssjp.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供網(wǎng)站設(shè)計公司、響應(yīng)式網(wǎng)站、App設(shè)計、自適應(yīng)網(wǎng)站、微信小程序、網(wǎng)站設(shè)計

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)