plt.scatter(df['quality'],df['residual sugar']),将df['residual sugar'设置成为浮点数
时间: 2023-08-20 20:06:01 浏览: 38
将 `df['residual sugar']` 设置为浮点数可以使用 `astype` 函数,例如:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('data.csv')
df['residual sugar'] = df['residual sugar'].astype(float)
plt.scatter(df['quality'], df['residual sugar'])
plt.show()
```
上述代码中,我们使用 `astype` 函数将 `df['residual sugar']` 的数据类型转换为浮点数。然后使用 `plt.scatter` 函数绘制散点图,其中 x 轴为 `df['quality']`,y 轴为 `df['residual sugar']`。
相关问题
plt.scatter(x,y1) plt.scatter(x,y2) plt.scatter(x,y3)是什么意思
这段代码使用matplotlib库绘制散点图。其中,x是数据点的横坐标,y1、y2、y3是三组数据点的纵坐标。plt.scatter(x,y1)表示绘制一组数据点,plt.scatter(x,y2)表示绘制另一组数据点,plt.scatter(x,y3)表示绘制第三组数据点。每组数据点的横坐标都是相同的x值,但纵坐标不同,因此可以在同一张图上比较不同数据点之间的关系。
示例代码如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成数据
x = np.random.rand(10)
y1 = np.random.rand(10)
y2 = np.random.rand(10)
y3 = np.random.rand(10)
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y1)
plt.scatter(x, y2)
plt.scatter(x, y3)
# 显示图像
plt.show()
```
plt.scatter设置绘制图形
plt.scatter()是matplotlib库中用于绘制散点图的函数,它可以用来绘制二维数据的散点图。下面是一个简单的例子:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
# 显示图形
plt.show()
```
在这个例子中,我们使用numpy库生成了50个随机的x和y坐标,然后使用plt.scatter()函数绘制了这些点的散点图。最后使用plt.show()函数显示了图形。
plt.scatter()函数还有很多参数可以设置,例如点的大小、颜色、形状等等。下面是一个更加复杂的例子,展示了如何使用plt.scatter()函数绘制不同颜色和大小的点:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
colors = np.random.rand(50)
sizes = 1000 * np.random.rand(50)
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.5)
# 显示图形
plt.show()
```
在这个例子中,我们使用了三个不同的数组来设置点的颜色、大小和透明度。c参数用于设置颜色,s参数用于设置大小,alpha参数用于设置透明度。这些参数都可以使用数组来设置每个点的不同属性。