这段代码是如何做到把散点和折线放在一张图上的：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')

散点图代码

散点图

chartjs-scatter:Chart.js中的散点图（模板）

Chart.js中具有一个系列的散点图演示版 TrendCT的样本数据，《纽约时报》，斯坦福大学Ed数据档案馆，美国社区调查创建自己的请参阅Jack Dougherty和Ilya Ilyankou撰写的的第10章：Chart.js和Highcharts模板。 data.csv需要包含3列：x值，y值和每个数据点的名称。在script.js ，您可以自定义下面的代码片段中显示的变量的值。有关更多自定义，请参见。 var TITLE = 'Income and Test Scores in Connecticut School Districts, 2009-13' ; var POINT_X = 'income' ; // column name for x values in data.csv var POINT_X_PREFIX = '$' ; // prefix f

改进以下代码，我想让x轴坐标以1为间隔，且我觉得y轴的数字标注不正确，请帮助我改进：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.xlim(2008, 2021) # 设置x轴范围 plt.ylim(0, 200000000000) # 设置y轴范围 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()

你可以使用 plt.xticks() 函数来设置 x 轴坐标的间隔，如下所示： python # 设置 x 轴坐标的间隔为 1 plt.xticks(range(2008, 2022, 1)) # 或者设置 x 轴坐标的间隔为 1，但只显示每隔一个坐标的标签 plt....

LSR原数值非常大，可是在最后呈现出来的图表中y轴数值特别的小，我觉得y轴数值标注不准确，请帮助我改进这个代码：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()

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'], ...

python matplotlib:plt.scatter() 大小和颜色参数详解

在Python的可视化库matplotlib中，plt.scatter()函数是一个非常常用的方法，用于绘制散点图。这个函数允许我们以各种方式定制散点的大小、颜色，以表达数据的不同特性。在本文中，我们将深入探讨plt.scatter()的...

KNN=KNearestNeighbor() KNN.train(X_train, y_train) y_pred = KNN.predict(X_test, k=6) accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print('测试集预测准确率：%f' % accuracy) plt.scatter(X_setosa_train[:, 0], X_setosa_train[:, 2], color='red', marker='o', label='setosa_train') plt.scatter(X_versicolor_train[:, 0], X_versicolor_train[:, 2], color='blue', marker='^', label='versicolor_train') plt.scatter(X_virginica_train[:, 0], X_virginica_train[:, 2], color='green', marker='s', label='virginica_train') plt.scatter(X_setosa_test[:, 0], X_setosa_test[:, 2], color='y', marker='o', label='setosa_test') plt.scatter(X_versicolor_test[:, 0], X_versicolor_test[:, 2], color='y', marker='^', label='versicolor_test') plt.scatter(X_virginica_test[:, 0], X_virginica_test[:, 2], color='y', marker='s', label='virginica_test') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('petal length') plt.legend(loc = 4) plt.show()注释每一行代码

# 绘制散点图，展示不同种类的花的数据分布 plt.scatter(X_setosa_train[:, 0], X_setosa_train[:, 2], color='red', marker='o', label='setosa_train') plt.scatter(X_versicolor_train[:, 0], X_versicolor_...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import metrics #定义评估回归性能函数 def evaluation_metrics() : print("Mean Absolute Error:",metrics.mean_absolute_error(y_test,y_test_pred)) print("Mean Squared Error:",metrics.mean_squared_error(y_test,y_test_pred)) print("Root Mean Squared Error:",np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test,y_test_pred))) print("r2_score : ",str(metrics.r2_score(y_test,y_test_pred))) #定义绘制Expermental-Predicted图像的函数 def graph(model) : plt.grid(True) plt.plot([1,12],[1,12],color='darkgrey',lw=3) plt.scatter(y_train,y_train_pred,color='c') plt.scatter(y_test,y_test_pred,color='salmon') plt.xlabel("Expermental Values",fontsize=14,fontweight='bold') plt.ylabel("Predicted Values",fontsize=14,fontweight='bold') plt.xlim(1,12) plt.ylim(1,12) plt.title(str(model),fontweight='bold') plt.savefig(str(model)+ "_test.tif",dpi=500) plt.show()

这段代码定义了两个函数，分别是evaluation_metrics和graph。 evaluation_metrics函数用于评估回归性能，其中使用了sklearn库中的mean_absolute_error、mean_squared_error、r2_score等函数来计算预测值与实际值...

plt.scatter(X.iloc[:,0],X.iloc[:,1],c=y,alpha=0.8) plt.xlabel('radius_mean') plt.ylabel('texture_mean') plt.title('二维可视化：radius_mean——texture_mean')翻译

plt.scatter(X.iloc[:,0],X.iloc[:,1],c=y,alpha=0.8) 表示绘制散点图，其中X.iloc[:,0]表示X数据集的第一列数据作为x轴，X.iloc[:,1]表示X数据集的第二列数据作为y轴，c=y表示按照y数据集的值进行颜色区分，alpha=...

# 绘制传感器节点图 def plot_sensor_nodes(title, known_node_positions, unknown_node_positions): known_x = known_node_positions[:, 0] known_y = known_node_positions[:, 1] unknown_x = unknown_node_positions[:, 0] unknown_y = unknown_node_positions[:, 1] plt.figure() plt.scatter(known_x, known_y, c='blue', label='Known Nodes') plt.scatter(unknown_x, unknown_y, c='red', label='Unknown Nodes') plt.title(title) plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.xlim(0, space_size[0]) plt.ylim(0, space_size[1]) plt.legend() plt.show()

这段代码看起来是正确的，它定义了一个plot_sensor_nodes函数来绘制传感器节点的散点图。该函数接受一个标题、已知节点位置和未知节点位置作为参数，并使用Matplotlib库来创建一个散点图。你可以将这段代码添加...

翻译代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # Load the diabetes dataset diabetes_X, diabetes_y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True) # Use only one feature diabetes_X = diabetes_X[:, np.newaxis, 2] # Split the data into training/testing sets diabetes_X_train = diabetes_X[:-20] diabetes_X_test = diabetes_X[-20:] # Split the targets into training/testing sets diabetes_y_train = diabetes_y[:-20] diabetes_y_test = diabetes_y[-20:] # Create linear regression object regr = linear_model.LinearRegression() # Train the model using the training sets regr.fit(diabetes_X_train, diabetes_y_train) # Make predictions using the testing set diabetes_y_pred = regr.predict(diabetes_X_test) # The coefficients print("Coefficients: \n", regr.coef_) # The mean squared error print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(diabetes_y_test, diabetes_y_pred)) # The coefficient of determination: 1 is perfect prediction print("Coefficient of determination: %.2f" % r2_score(diabetes_y_test, diabetes_y_pred)) # Plot outputs plt.scatter(diabetes_X_test, diabetes_y_test, color="black") plt.plot(diabetes_X_test, diabetes_y_pred, color="blue", linewidth=3) plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show()

这是一段使用 Scikit-learn 库进行线性回归的 Python 代码。具体步骤如下： 1.导入需要的库，包括 Matplotlib 和 Numpy 用于绘图和数据处理，以及 Scikit-learn 中的 datasets、linear_model 和 metrics 模块。 2....

# 绘制散点图 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1]) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('PCA Scatter Plot') plt.show()

这段代码使用Matplotlib库绘制了降维后的数据的散点图。 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1])将降维后的数据X_pca的第一列作为横坐标，第二列作为纵坐标，绘制了散点图。 plt.xlabel('PC1')和plt.ylabel...

plt.scatter(x_train,y_train,label='Train data') plt.scatter(x_test,y_test,label='test data')

这段代码是用于绘制散点图的，其中 x_train 和 y_train 是训练数据的特征和标签，x_test 和 y_test 是测试数据的特征和标签。plt.scatter() 函数用于绘制散点图，label 参数是用于给不同的散点图起名称，方便在图例...

plt.scatter(test_pred[:, 0], test_pred[:, 1], marker='.', c='b') plt.scatter(test_label[:, 0], test_label[:, 1], marker='.', c='r')什么意思

这段代码是使用Matplotlib绘制散点图来展示模型预测结果和真实标签结果。 plt.scatter()是Matplotlib库中用于绘制散点图的函数。其中第一个参数是x轴数据，第二个参数是y轴数据，marker参数指定散点的形状，c...

plt.scatter(y_optimized_real, y_optimized_imag) plt.scatter(y_test["imp_real"],y_test["imp_imag"]) plt.ylim(20,-450) plt.xlabel("Z'") plt.ylabel("Z''") plt.legend(["Predicted Values","True Values"]);

对于这个问题，我可以看出这是一段Python的代码，其中使用了matplotlib库的scatter函数来绘制散点图，将y_optimized_real和y_optimized_imag作为点的横纵坐标，将y_test["imp_real"]和y_test["imp_imag"]作为点的...

plt.scatter(X_train,y_train,color='blue',label='train data') plt.scatter(X_test,y_test,color='red',label='test data') plt.legend(loc=2)是什么意思

这段代码是用于绘制散点图的，其中X_train和y_train是训练集的特征和标签，X_test和y_test是测试集的特征和标签。plt.scatter用于绘制散点图，color参数用于指定散点的颜色，label参数用于指定图例标签。plt.legend...

plt.scatter(x_scatter, y_scatter, marker_size, c=colors, cmap=plt.cm.coolwarm)

这段代码用于绘制散点图，其中： - x_scatter 是 x 轴上的数据； - y_scatter 是 y 轴上的数据； - marker_size 是每个散点的大小； - colors 是每个散点的颜色，可以是一个数值数组或者分类数组； - cmap...

fig, ax1 = plt.subplots() color = 'tab:red' ax1.set_xlabel('Index') ax1.set_ylabel('MEDV', color=color) ax1.plot(data['MEDV'], color=color) ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color) ax2 = ax1.twinx() color = 'tab:blue' ax2.set_ylabel('CRIM', color=color) ax2.plot(data['CRIM'], color=color) ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color) fig.tight_layout() plt.title('Line plot of CRIM and MEDV') plt.show() # 绘制CRIM和MEDV的散点图 plt.scatter(data.index, data['CRIM'], s=5) plt.scatter(data.index, data['MEDV'], s=5) plt.legend() plt.ylabel('Value') plt.xlabel('Index') plt.show()

这是一个使用matplotlib库在Python中绘制线图和散点图的代码示例。第一段代码绘制了'MEDV'和'CRIM'之间的线图。通过调用subplots函数创建一个包含两个子图的图表，其中ax1是左侧子图，ax2是右侧子图。在左侧子图中，...

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