python散点密度

Python可以使用多种方法绘制散点密度图。其中一种方法是使用matplotlib和scipy库的gaussian_kde函数。首先，生成假数据，然后计算每个样本点的概率密度。接下来，根据密度对点进行排序，并使用scatter函数绘制散点图，其中点的颜色表示密度。最后，添加颜色条以显示密度的范围。这个库提供了更高效的绘制大数据集的散点密度图的方法。

总结起来，绘制散点密度图可以使用matplotlib和scipy库的gaussian_kde函数，seaborn库的kdeplot函数，以及mpl-scatter-density库的scatter_density函数。每种方法都有不同的优势和适用场景，具体选择哪种方法取决于需求和数据集的大小。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python 绘制散点密度图](https://blog.csdn.net/mengjizhiyou/article/details/127291475)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python 散点图 密度图 趋势分析 分类散点图 双变量映射 各参数详解全集（万字长文）](https://blog.csdn.net/qq_35240689/article/details/127852551)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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