分簇散点图 python
时间: 2023-08-26 11:11:33 浏览: 61
要绘制分簇散点图,可以使用Python中的各种数据可视化库,如matplotlib和seaborn。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机数据
np.random.seed(0)
n = 100
x = np.random.rand(n)
y = np.random.rand(n)
# 随机分簇
clusters = np.random.choice([1, 2, 3], size=n)
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, c=clusters)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Clustered Scatter Plot')
plt.show()
```
在这个示例中,我们首先生成了100个随机数据点,然后随机将它们分为3个簇。最后使用`plt.scatter`函数绘制散点图,并根据簇的标签分配颜色。
你可以根据自己的数据和需要进行相应的修改。希望对你有帮助!
相关问题
python画分簇图
要使用Python画分簇图,可以使用seaborn库中的swarmplot方法。例如,可以使用以下代码画出一个分簇图:
sns.swarmplot(y="total_bill", x="day", data=tips, size=5, edgecolor='w', linewidth=1, marker='o', palette='Reds')
另外,也可以使用seaborn库中的countplot方法来画出类似的图形。例如,可以使用以下代码画出一个分簇图:
sb.countplot(data = df, x = 'cat_var1', hue = 'cat_var2')
这两种方法都可以根据指定的变量进行分组,并在每个分组中显示对应的数据点。你可以根据自己的需求选择其中一种方法来画出分簇图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python数据可视化seaborn(三) -- 分类散点图](https://blog.csdn.net/d1240673769/article/details/118681412)[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* *3* [Python:matplotlib 和 Seaborn 之簇状柱形图、分面 (三十五)](https://blog.csdn.net/weixin_39766258/article/details/110111563)[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%"]
[ .reference_list ]
Python利用excel绘制簇状柱形图和带标记的堆积折线图
A:Python可以利用pandas和matplotlib等工具绘制簇状柱形图和带标记的堆积折线图。
绘制簇状柱形图的步骤如下:
1. 读取Excel中的数据到pandas DataFrame中;
2. 根据需要对数据进行处理(例如,按照某一列进行分组等);
3. 利用matplotlib.pyplot模块绘制簇状柱形图;
4. 设置坐标轴标签、图例等,美化图形。
绘制带标记的堆积折线图的步骤类似,只需要利用matplotlib.pyplot模块的plot函数绘制折线,使用stackplot函数绘制堆积图,然后设置标记等即可。
下面是一个例子:
```
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取Excel数据
data = pd.read_excel('sample.xlsx')
# 按照'Region'列进行分组计算各项指标的总和
grouped_data = data.groupby('Region').sum()
# 绘制簇状柱形图
width = 0.35 # 柱形宽度
ind = range(len(grouped_data)) # 横坐标刻度
fig, ax = plt.subplots()
rect1 = ax.bar(ind, grouped_data['Sales'], width, color='r', label='Sales')
rect2 = ax.bar([i + width for i in ind], grouped_data['Profit'], width, color='b', label='Profit')
# 设置坐标轴标签、图例等
ax.set_xticks([i + width / 2 for i in ind])
ax.set_xticklabels(grouped_data.index)
ax.set_xlabel('Region')
ax.set_ylabel('Amount')
ax.legend()
# 绘制带标记的堆积折线图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(grouped_data.index, grouped_data['Sales'], marker='o', label='Sales')
ax.stackplot(grouped_data.index, grouped_data['Profit'], grouped_data['Shipping Cost'], labels=['Profit', 'Shipping Cost'])
ax.set_xlabel('Region')
ax.set_ylabel('Amount')
ax.legend()
plt.show()
```
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