python可视化分析绘制带趋势线的散点图和边缘直方图

目录
  • 一、绘制带趋势线的散点图
  • 二、绘制边缘直方图

一、绘制带趋势线的散点图

实现功能:

在散点图上添加趋势线(线性拟合线)反映两个变量是正相关、负相关或者无相关关系。

实现代码:

import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings(action='once')
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
sns.set_style("whitegrid")
print(mpl.__version__)
print(sns.__version__)
def draw_scatter(file):
    # Import Data
    df = pd.read_csv(file)
    df_select = df.loc[df.cyl.isin([4, 8]), :]

    # Plot
    gridobj = sns.lmplot(
        x="displ",
        y="hwy",
        hue="cyl",
        data=df_select,
        height=7,
        aspect=1.6,
        palette='Set1',
        scatter_kws=dict(s=60, linewidths=.7, edgecolors='black'))
    # Decorations
    sns.set(style="whitegrid", font_scale=1.5)
    gridobj.set(xlim=(0.5, 7.5), ylim=(10, 50))
    gridobj.fig.set_size_inches(10, 6)
    plt.tight_layout()
    plt.title("Scatterplot with line of best fit grouped by number of cylinders")
    plt.show()
draw_scatter("F:\数据杂坛\datasets\mpg_ggplot2.csv")

实现效果:

在散点图上添加趋势线(线性拟合线)反映两个变量是正相关、负相关或者无相关关系。红蓝两组数据分别绘制出最佳的线性拟合线。

二、绘制边缘直方图

实现功能:

python绘制边缘直方图,用于展示X和Y之间的关系、及X和Y的单变量分布情况,常用于数据探索分析。

实现代码:

import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings(action='once')
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
sns.set_style("whitegrid")
print(mpl.__version__)
print(sns.__version__)
def draw_Marginal_Histogram(file):
    # Import Data
    df = pd.read_csv(file)

    # Create Fig and gridspec
    fig = plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=100)
    grid = plt.GridSpec(4, 4, hspace=0.5, wspace=0.2)
    # Define the axes
    ax_main = fig.add_subplot(grid[:-1, :-1])
    ax_right = fig.add_subplot(grid[:-1, -1], xticklabels=[], yticklabels=[])
    ax_bottom = fig.add_subplot(grid[-1, 0:-1], xticklabels=[], yticklabels=[])
    # Scatterplot on main ax
    ax_main.scatter('displ',
                    'hwy',
                    s=df.cty * 4,
                    c=df.manufacturer.astype('category').cat.codes,
                    alpha=.9,
                    data=df,
                    cmap="Set1",
                    edgecolors='gray',
                    linewidths=.5)
    # histogram on the right
    ax_bottom.hist(df.displ,
                   40,
                   histtype='stepfilled',
                   orientation='vertical',
                   color='#098154')
    ax_bottom.invert_yaxis()
    # histogram in the bottom
    ax_right.hist(df.hwy,
                  40,
                  histtype='stepfilled',
                  orientation='horizontal',
                  color='#098154')
    # Decorations
    ax_main.set(title='Scatterplot with Histograms \n displ vs hwy',
                xlabel='displ',
                ylabel='hwy')
    ax_main.title.set_fontsize(10)
    for item in ([ax_main.xaxis.label, ax_main.yaxis.label] +
                 ax_main.get_xticklabels() + ax_main.get_yticklabels()):
        item.set_fontsize(10)

    xlabels = ax_main.get_xticks().tolist()
    ax_main.set_xticklabels(xlabels)
    plt.show()
draw_Marginal_Histogram("F:\数据杂坛\datasets\mpg_ggplot2.csv")

实现效果:

到此这篇关于python可视化分析绘制带趋势线的散点图和边缘直方图的文章就介绍到这了,更多相关python绘制内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Python绘制散点图的教程详解

    少废话,直接上代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 1. 首先是导入包,创建数据 n = 10 x = np.random.rand(n) * 2# 随机产生10个0~2之间的x坐标 y = np.random.rand(n) * 2# 随机产生10个0~2之间的y坐标 # 2.创建一张figure fig = plt.figure(1) # 3. 设置颜色 color 值[可选参数,即可填可不填],方式有几种 # col

  • Python+OpenCV绘制灰度直方图详解

    1.直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比.图像是由像素构成,因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征. 图像灰度直方图: 一幅图像由不同灰度值的像素组成,图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征.图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况,能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少.图像的灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中

  • Python+matplotlib绘制条形图和直方图

    目录 摘要 一.bar()函数 二,hist()函数 三.数据统计 摘要 先介绍条形图直方图,然后用随机数生成一系列数据,保存到列表中,最后统计出相关随机数据的概率并展示 前述介绍了由点进行划线形成的拆线图和散点形成的曲线图,连点成线,主要用到了matplotlib中的plot()和scatter()这个函数,但在实际生活工作中,不仅有折线图,还经常会出现月份经济数据对比图,身高统计图等,制成图表就很容易对比看出差异. 下面用matplotlib中bar()函数和hist()来实现条形图和直方图

  • python绘制散点图和折线图的方法

    本文实例为大家分享了python绘制散点图和折线图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #散点图,一般和相关分析.回归分析结合使用 import pandas import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt   plot_circle=pandas.read_csv('D://Python projects//reference data//6.1//data.csv') #定义主题颜色 maincolor=(47/256,82/256,141

  • python绘制简单直方图的方法

    直方图,又称质量分布图,是一种统计报告图,由一系列高度不等的纵条或线段表示数据分布情况.用横轴表示数据类型,纵轴表示分布情况.直方图是数值数据分布的精确图形表示.绘制连续性的数据,展示一组或多组数据的分布状况. 直方图的绘制和条形图有些相似,需要把plt.bar()修改成plt.hist(),更改图形的拟合方式,即可绘制直方图.例如你获取到了250部电影的数量,他们的时长都在80-140分钟,如何呈现电影的时长分布情况呢? 老规矩,上代码: '''     组数=极差/组距 ''' from m

  • Python数据分析之 Matplotlib 散点图绘制

    前言: 散点图,又称散点分布图,是使用多个坐标点的分布反映数据点分布规律.数据关联关系的图表,Matplotlib 中可以通过以下方式绘制散点图: 使用plt.plot方法: 在上篇文章Python数据分析之 Matplotlib 折线图绘制中,我们介绍了可以使用plt.plot()方法绘制折线图,该方法同样可以绘制散点图,如下: import random x = range(15) y = [i + random.randint(-2,2) for i in x] plt.plot(x, y

  • python绘制直方图的方法

    本文实例为大家分享了python绘制直方图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 用两列数据绘制直方图 #coding=gbk import xlwings as xw import pandas  as pd import matplotlib.pyplot as plt #pd.set_option('display.max_columns', None)  #解决表格多列时中间省略显示问题 #pd.set_option('display.max_rows', None)    #解决表格多行

  • Python绘制简单散点图的方法

    散点图,顾名思义是一些散乱的点构成的图.那么这些散乱的点有什么作用呢?散点图通过用两组数据构成多个坐标点,考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式. 绘制方法大体上与折线图一致,只是对点不需要去拟合折线,使用plt.scatter()函数替代plt.plot()即可.例如绘制三月份与十一月份的气温散点图,代码如下: '''     绘制散点图,要点:plt.scatter(x,y) ''' # 导入模块 from matplotlib import pyplot a

  • Python OpenCV直方图均衡化详解

    目录 前言 灰度直方图均衡化 颜色直方图均衡化 前言 图像处理技术是计算机视觉项目的核心,通常是计算机视觉项目中的关键工具,可以使用它们来完成各种计算机视觉任务.在本文中,将介绍如何使用 OpenCV 函数 cv2.equalizeHist() 执行直方图均衡,并将其应用于灰度和彩色图像,cv2.equalizeHist() 函数将亮度归一化并提高图像的对比度. 灰度直方图均衡化 使用 cv2.equalizeHist() 函数来均衡给定灰度图像的对比度: # 加载图像并转换为灰度图像 imag

  • python可视化分析绘制带趋势线的散点图和边缘直方图

    目录 一.绘制带趋势线的散点图 二.绘制边缘直方图 一.绘制带趋势线的散点图 实现功能: 在散点图上添加趋势线(线性拟合线)反映两个变量是正相关.负相关或者无相关关系. 实现代码: import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings(action='once') plt.s

  • python可视化分析绘制散点图和边界气泡图

    目录 一.绘制散点图 二.绘制边界气泡图 一.绘制散点图 实现功能: python绘制散点图,展现两个变量间的关系,当数据包含多组时,使用不同颜色和形状区分. 实现代码: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings(action

  • python可视化分析的实现(matplotlib、seaborn、ggplot2)

    一.matplotlib库 1.基本绘图命令 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(5,4)) #设置图形大小 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #正常显示负号 plt.rcParams['font.sans-self']=['Kai Ti'] #设置字体,这里是楷体,SimHei表示黑体 #基本统计图 plt.bar(x,y);plt.pie(y,labels=x);plt.plo

  • Python可视化分析全球火山分布

    目录 准备工作 全球火山带的分布可视化 全球火山带的分布可视化优化 地图可视化实战 在地图上打上标记 也就在前几天,南太平洋岛国汤加发生火山喷发,有专门的专家学者分析,这可能是30年来全球规模最大的一次海底火山喷发,它引发的海啸以及火山灰将对周边的大气.洋流.淡水.农业以及民众健康等都造成不同程度的影响. 今天小编就用Python当中的folium模块以及其他的可视化库来对全球的火山情况做一个分析. 准备工作 和以往一样,我们先导入需要数据分析过程当中需要用到的模块并且读取数据集,本次的数据集来

  • Python实现爬取天气数据并可视化分析

    目录 核心功能设计 实现步骤 爬取数据 风向风级雷达图 温湿度相关性分析 24小时内每小时时段降水 24小时累计降雨量 今天我们分享一个小案例,获取天气数据,进行可视化分析,带你直观了解天气情况! 核心功能设计 总体来说,我们需要先对中国天气网中的天气数据进行爬取,保存为csv文件,并将这些数据进行可视化分析展示. 拆解需求,大致可以整理出我们需要分为以下几步完成: 1.通过爬虫获取中国天气网7.20-7.21的降雨数据,包括城市,风力方向,风级,降水量,相对湿度,空气质量. 2.对获取的天气数

  • Python可视化绘制图表的教程详解

    目录 1.Matplotlib 程序包 2.绘图命令的基本架构及其属性设置 3.Seaborn 模块介绍 3.1 未加Seaborn 模块的效果 4.描述性统计图形概览 4.1制作数据 4.2 频数分析 python 有许多可视化工具,但本书只介绍Matplotlib.Matplotlib是一种2D的绘图库,它可以支持硬拷贝和跨系统的交互,它可以在python脚本,IPython的交互环境下.Web应用程序中使用.该项目是由John Hunter 于2002年启动,其目的是为python构建MA

  • Python可视化学习之seaborn绘制矩阵图详解

    目录 本文内容速览 1.绘图数据准备 2.seaborn.pairplot 加上分类变量 修改调色盘 x,y轴方向选取相同子集 x,y轴方向选取不同子集 非对角线散点图加趋势线 对角线上的四个图绘制方式 只显示网格下三角图形 图形外观设置 3.seaborn.PairGrid(更灵活的绘制矩阵图) 每个子图绘制同类型的图 对角线和非对角线分别绘制不同类型图 对角线上方.对角线.对角线下方分别绘制不同类型图 其它一些参数修改 本文内容速览 1.绘图数据准备 还是使用鸢尾花iris数据集 #导入本帖

  • Python可视化神器pyecharts绘制漏斗图

    目录 漏斗图 漏斗图系列模板 尖顶型漏斗图 锥子型漏斗 三角形漏斗 连接型漏斗 漏斗图 漏斗图是由Light等在1984年提出,一般以单个研究的效应量为横坐标,样本含量为纵坐标做的散点图.效应量可以为RR.OR和死亡比或者其对数值等.理论上讲,被纳入Meta分析的各独立研究效应的点估计,在平面坐标系中的集合应为一个倒置的漏斗形,因此称为漏斗图. 样本量小,研究精度低,分布在漏斗图的底部,向周围分散: 样本量大,研究精度高,分布在漏斗图的顶部,向中间集中. 漏斗图法的优点是: 简单易行,只需要被纳

  • Python使用Matplotlib绘制三维散点图详解流程

    什么是Matplotlib? Matplotlib是Python中的一个库,用于创建静态和动态动画,并使用其内置函数绘制.它有很多内置特性和内置分析工具,用于分析任何图形或图表. 如果我们想绘制任何三维图形,那么我们可以使用Matplotlib库.当我们有一个巨大的三维变量数据集,我们绘制它的图形时,它看起来非常分散,这被称为3D散点图.我们将使用Matplotlib的matplot3d工具包绘制三维图形. 有一把斧头.函数,它接受坐标X.Y和Z的数据集. 根据我们想要赋予三维图的属性,需要更多

  • Python利用matplotlib绘制散点图的新手教程

    前言 上篇文章介绍了使用matplotlib绘制折线图,参考:https://www.jb51.net/article/198991.htm,本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制散点图. 一.matplotlib绘制散点图 # coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019] turnovers =

随机推荐