axes的scatter什么用处

时间: 2023-05-15 11:07:09 浏览: 108
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matplotlib 三维图表绘制方法简介

？scatter() 是 matplotlib 库中的一个函数，用于绘制散点图。它可以将一组数据点在二维平面上进行可视化展示，帮助我们更好地理解数据之间的关系。axes.scatter() 则是在一个指定的坐标系上进行散点图的绘制。
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import matplotlib.pyplot as plt from random_walk import RandomWalk # 只要程序处于活动状态，就不断地模拟随机漫步 while True: # 创建一个RandomWalk实例，并将其包含的点都绘制出来 rw = RandomWalk(50000) rw = RandomWalk() rw.fill_walk() # 设置绘图窗口的尺寸 plt.figure(figsize=(10, 6)) point_numbers = list(range(rw.num_points)) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Reds, edgecolor='none', s=1) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues, edgecolor='none', s=15) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15) # 突出起点和终点 plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100) plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none', s=100) # 隐藏坐标轴 plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) plt.axes().get_yaxis().set_visible(False) plt.show() keep_running = input("Make another walk? (y/n): ") if keep_running == 'n' : break

这段代码的作用是模拟随机漫步并绘制出漫步轨迹，然后询问用户是否继续模拟。如果用户输入'n'，则退出程序。不过这段代码存在一个问题：在创建 RandomWalk 实例时出现了两次，其中一个实例没有被使用。可以将这个...

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def draw(x, y): y = y[0] x_po = x[np.where(y == 1)] x_ne = x[np.where(y == 0)] #绘制散点图 ax = plt.axes(projection = "3d") x_1 = x_po[0,:] y_1 = x_po[1,:] z_1 = x_po[2,:] x_2 = x_ne[0,:] y_2 = x_ne[1,:] z_2 = x_ne[2,:] #p = 0.5的面 a,b,c,d = w x = np.linspace(-3, 3, 3) y = np.linspace(-3, 3, 3) x_3, y_3 = np.meshgrid(x, y) z_3 = -(a * x_3 + b * y_3 +d) / c ax.scatter(x_1, y_1, z_1, c = "r", label = "Positive") ax.scatter(x_2, y_2, z_2, c = "b", label = "Negative") ax.plot_surface(x_3, y_3, z_3, alpha = 0.5) plt.legend() plt.show() draw(X_train, y_train)

函数的作用是将数据x和标签y中的正例和负例分别提取出来，用于可视化或其他操作。具体来说，函数首先将标签y的第一个元素赋值给变量y，然后使用numpy库中的where函数，找出标签y中等于1的位置，将对应位置的数据x...

import pandas as pd import chardet import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # Rest of your code for visualization plt.show() with open('数据.csv', 'rb') as f: result = chardet.detect(f.read()) data = pd.read_csv('数据.csv', encoding='gbk') font_path = fm.findfont(fm.FontProperties(family='SimSun')) data['persqm'] = pd.to_numeric(data['persqm'], errors='coerce') data = data.dropna(subset=['persqm']) price_level = pd.cut(data['persqm'], bins=[0, 10000, 20000, 30000, 40000, float('inf')], labels=['0-1万', '1-2万', '2-3万', '3-4万', '4万以上']) area_level = pd.cut(data['square'], bins=[0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, float('inf')], labels=['0-10', '10-20', '20-30', '30-40', '40-50', '50-60', '60-70', '70以上']) house_type = data['house_type'] direction = data['direction'] deco = data['deco'] fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8)) fig.suptitle('房价与特征之间的关系', fontsize=16) # Subplot 1: House type vs Price level axs[0, 0].scatter(house_type, price_level, alpha=0.6) axs[0, 0].set_xlabel('房型', fontsize=12) axs[0, 0].set_ylabel('每平米房价（万元）', fontsize=12) # Subplot 2: Area level vs Price level axs[0, 1].scatter(area_level, price_level, alpha=0.6) axs[0, 1].set_xlabel('房屋面积（平方米）', fontsize=12) axs[0, 1].set_ylabel('每平米房价（万元）', fontsize=12) # Subplot 3: Direction vs Price level axs[1, 0].scatter(direction, price_level, alpha=0.6) axs[1, 0].set_xlabel('朝向', fontsize=12) axs[1, 0].set_ylabel('每平米房价（万元）', fontsize=12) # Subplot 4: Decoration vs Price level axs[1, 1].scatter(deco, price_level, alpha=0.6) axs[1, 1].set_xlabel('装修情况', fontsize=12) axs[1, 1].set_ylabel('每平米房价（万）', fontsize=12) axs[1, 1].grid(True, linestyle='--', alpha=0.4) plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.tight_layout() plt.show()

这段代码的作用是进行数据可视化分析，具体来说，它将CSV文件中的数据读取到Pandas数据框中，并使用matplotlib库绘制四个子图，每个子图展示了不同特征与每平米房价之间的关系。 首先，使用chardet库检测CSV文件的...

详细解释以下代码：#2 import matplotlib.pyplot as plt # 定义一个函数，用于将实际控制人性质分类为国有和非国有 def gov_or_not(x): gov_list = [1100, 2000, 2100, 2120] if x in gov_list: return '国有' else: return '非国有' # 将实际控制人性质进行分类 df['ownership'] = df['实际控制人性质'].apply(gov_or_not) # 按照企业性质和年份进行分组，计算LSR的均值 lsr_mean = df.groupby(['ownership', '年份'])['LSR'].mean().reset_index() # 绘制散点图和折线图 plt.scatter(lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '国有']['年份'], lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '国有']['LSR'], label='国有企业') plt.plot(lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '国有']['年份'], lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '国有']['LSR'], linestyle='-', color='blue') plt.scatter(lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '非国有']['年份'], lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '非国有']['LSR'], label='非国有企业') plt.plot(lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '非国有']['年份'], lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '非国有']['LSR'], linestyle='-', color='green') plt.xticks(range(2008, 2022, 1)) plt.ylim(0, 200000000000) # 设置y轴范围 # 使用科学计数法表示 y 轴的数值 plt.ticklabel_format(style='sci', axis='y', scilimits=(0, 0)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体设置-黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 plt.xlabel('年份') plt.ylabel('LSR') plt.legend() plt.show()

其中，scatter() 函数用于绘制散点图，plot() 函数用于绘制折线图。代码中的 plt.xticks() 函数用于设置 x 轴的刻度，plt.ylim() 函数用于设置 y 轴的范围，plt.ticklabel_format() 函数用于使用科学计数法表示 y 轴...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=["SimHei"] #单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path='data.txt' data=pd.read_csv(path,header=None,names=['mianji','jiage']) print(data.head(10)) print(data.describe()) X=data.mianji Y=data.jiage # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter',x='mianji',y='jiage') plt.xlabel("房子面积") plt.ylabel("房子价格") plt.show() def J(X,Y,theta): cost=np.sum((X.dot(theta)-Y)**2)/(2*len(X)) return cost print(data.head()) data=np.array(data)hape(-1,1) X=data[:,0].res X=np.hstack([np.ones((len(X)),1),X]) Y=data[:,1].reshape(-1,1) theta=np.zeros(X.shape[1]).reshape(-1,1) # print(round(J(X,y,theta),2)) def dJ(theta, X, Y): res = X.T.dot(X.dot(theta)-Y)/len(X) return res def gradient_descent(dJ, X, Y, initial_theta, eta, n_iters=1e4, epsilon=1e-8): theta = initial_theta cur_iters = 0 while cur_iters<n_iters: gradient = dJ(theta, X, Y) last_theta = theta theta = theta - eta*gradient if(abs(J(X, Y, theta)-J(X, Y, last_theta))<epsilon): break cur_iters+=1 return theta theta = np.zeros(X.shape[1]).reshape(-1,1) theta = gradient_descent(dJ, X, Y, theta,eta=0.01, n_iters=1500) plt.scatter(data[:,0],data[:,1]) plt.plot(X[:,1], X.dot(theta), color='r') plt.xlabel("population of city in 10,000") plt.ylabel("profit in dollar 10,000") plt.show()

我在修改后的代码中加入了注释，以解释每个函数和步骤的作用。具体修改如下： python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 设置中文字体，防止负号显示错误 plt....

请解释下面代码含义：ax1.scatter(x[y==i,0],x[y==i,1],marker='o',s=8,c=color[i])

- scatter() 是 Axes 对象的一个方法，用于绘制散点图。 - x[y==i,0] 和 x[y==i,1] 是索引表达式，它们用于选择数组 x 中满足条件 y==i 的行，并分别选择第 0 列和第 1 列的元素。这样可以获得对应于类别 ...

def pic(df, name): import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(36, 12)) plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False grid = plt.GridSpec(4, 1, wspace=0, hspace=0) df['wnacwindspeed'].dropna() df['wgengenactivepw'].dropna() df.rename(columns={'temp_act': '检测风机', 'temp_avg': '平均风机', 'wnacwindspeed': '平均风速', 'wgengenactivepw': '有功功率'}, inplace=True) if not df.empty: fig = plt.figure(figsize=(19.2, 10.8), dpi=100) # 温度预警图 plt.subplot(211) plt.scatter(df['datatime'], df['检测风机'], color='r', label='检测风机值',s=1) plt.scatter(df['datatime'], df['平均风机'], color='g', label='健康参考值',s=1) plt.legend(fontsize=10, loc='best') plt.title(name, size=28) plt.grid() # 风速-功率曲线图 ax1 = fig.add_subplot(212) lns1 = ax1.plot(df['datatime'], df['平均风速'], color='#6495ED', label='风速',lw=1) ax2 = ax1.twinx() lns2 = ax2.plot(df['datatime'], df['有功功率'], color='#DAA520', label='功率',lw=1) lns = lns1 + lns2 labs = [l.get_label() for l in lns] ax1.legend(lns, labs, loc=0) ax1.grid() ax1.set_xlabel('datatime') ax1.set_ylabel('Wind Speed (m/s)', color='#6495ED', size=20) ax2.set_ylabel('Power (kW)', color='#DAA520', size=20) now = datetime.datetime.now() time_str = now.strftime("%Y-%m-%d") path = 'D:/LYTCO/result/' + time_str if not os.path.exists(path): os.makedirs(path) name = name.replace('/', '-') name = path + '/' + name + '.png' fig.tight_layout() plt.savefig(name, bbox_inches='tight') plt.close()

这段代码的作用是绘制一个包含两个子图的图片，第一个子图是温度预警图，第二个子图是风速-功率曲线图。在温度预警图中，使用散点图分别表示了检测风机和健康参考值在时间轴上的变化趋势。在风速-功率曲线图中，使用...

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ax.scatter(versicolor_3d[:, 0], versicolor_3d[:, 1], versicolor_3d[:, 2], c='green', label='versicolor') ax.scatter(virginica_3d[:, 0], virginica_3d[:, 1], virginica_3d[:, 2], c='blue', label='...
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