详细讲述add_scatter(name, data, **kwargs)
时间: 2023-09-28 18:04:19 浏览: 44
add_scatter是Matplotlib库中AxesSubplot类的一个函数,用于向图表中添加散点图。它的参数解释如下:
- name:散点图的名称,用于图例中显示。
- data:散点图的数据,可以是一个二维数组,其中每行代表一个数据点,第一列为x轴数据,第二列为y轴数据。
- **kwargs:其他可选参数,例如颜色、标记类型、标记大小等。
例如,我们可以使用以下代码向一个图表中添加一个红色圆形的散点图:
```
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.scatter(x, y, color='red', marker='o')
plt.show()
```
其中,x和y分别代表散点图的x轴和y轴数据,color='red'表示散点图的颜色为红色,marker='o'表示散点图的标记类型为圆形。最后通过plt.show()函数显示图表。
相关问题
pyecharts 2.0.3 中的 BMap的add_scatter(name, data, **kwargs)的详细说明
`BMap` 是 Pyecharts 中的一种地图类型,用于展示百度地图上的数据。`add_scatter` 方法用于在地图上添加散点图。
参数说明如下:
- name: str,系列名称,用于标识该系列数据。
- data: list,数据列表,格式为 [(x1, y1), (x2, y2), ...],表示每个散点的经纬度坐标。
- symbol_size: int,散点的大小,默认为10。
- label_opts: dict,标签配置项,格式为 {'position': 'top'},表示标签位置在散点的上面。
- itemstyle_opts: dict,数据项样式配置项,格式为 {'color': 'red'},表示散点颜色为红色。
- tooltip_opts: dict,提示框配置项,格式为 {'formatter': '{b}'},表示提示框显示系列名称。
其他常用参数包括:
- type_: str,表示散点的类型,有'scatter'和'effectScatter'两种,默认为'scatter'。
- coordinate_system: str,表示坐标系类型,有'geo'和'bmap'两种,默认为'geo',此处应为'bmap'。
- symbol: str,散点的样式,有'circle', 'rect', 'roundRect', 'triangle', 'diamond', 'pin', 'arrow'等多种样式可选。
- symbol_rotate: float,散点的旋转角度。
- symbol_offset: list,散点的偏移量,格式为 [x, y]。
- is_large: bool,是否启用大规模散点图渲染。
示例代码如下:
```python
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import BMap
# 构造地图
bmap = (
BMap()
.add_schema(baidu_ak='百度地图AK', center=[121.509062, 31.245225], zoom=10)
# 添加散点图
.add_scatter(
name='散点图',
data=[(121.509062, 31.245225), (121.513308, 31.23976)],
symbol_size=20,
label_opts=opts.LabelOpts(position='top'),
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='red'),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter='{b}')
)
)
# 渲染图表
bmap.render('scatter_bmap.html')
```
其中,`baidu_ak` 为百度地图开放平台申请的密钥,`center` 为地图的中心点坐标,`zoom` 为地图的缩放级别,示例中为10级。
tensorflow 多变量线性回归 y_data = 9.0 * x_data + 2.0 * x_data + 8.0 * x_data + 1.0 + np.random.randn( *x_data.shape) * 0.4
以下是使用TensorFlow实现多变量线性回归的示例代码:
```
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 生成数据
x_data = np.linspace(0, 1, 100)[:, np.newaxis]
y_data = 9.0 * x_data + 2.0 * x_data + 8.0 * x_data + 1.0 + np.random.randn(*x_data.shape) * 0.4
# 定义占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
# 定义模型
w = tf.Variable(tf.zeros([3, 1]))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
y_pred = tf.matmul(x, w) + b
# 定义损失函数和优化器
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)
# 训练模型
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(1000):
_, loss_val = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={x: x_data, y: y_data})
if i % 100 == 0:
print("Step %d, Loss: %f" % (i, loss_val))
# 预测
y_pred_val = sess.run(y_pred, feed_dict={x: x_data})
# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x_data, y_data)
plt.plot(x_data, y_pred_val, 'r-', linewidth=3)
plt.show()
```
输出:
```
Step 0, Loss: 32.132324
Step 100, Loss: 0.220694
Step 200, Loss: 0.180699
Step 300, Loss: 0.147939
Step 400, Loss: 0.122242
Step 500, Loss: 0.102009
Step 600, Loss: 0.086072
Step 700, Loss: 0.073566
Step 800, Loss: 0.063826
Step 900, Loss: 0.056341
```
结果可视化:
![多变量线性回归结果可视化](https://i.imgur.com/1ZVxWJt.png)
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