


Schnelles Lernen: Zeichnen von Heatmaps und Streudiagrammen mit Python
Schnell lernen: Heatmaps und Streudiagramme mit Python zeichnen (mit Codebeispielen)
Einführung:
In der Datenvisualisierung sind Heatmaps und Streudiagramme zwei gängige Diagrammtypen. Heatmaps können die Verteilung und sich ändernde Trends von Daten visuell darstellen, während Streudiagramme dazu geeignet sind, die Korrelation zwischen mehreren Datenpunkten darzustellen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie Python zum Zeichnen dieser beiden Diagramme verwenden, und es werden spezifische Codebeispiele aufgeführt.
1. Zeichnen Sie eine Heatmap.
- Bereiten Sie Daten vor.
Zum Zeichnen einer Heatmap ist die Vorbereitung eines zweidimensionalen Arrays (Matrix) als Eingabedaten erforderlich. Der Wert jedes Elements stellt die Farbtiefe oder Wärme des Standorts dar. Hier ist ein einfaches Beispiel, bei dem die Numpy-Bibliothek verwendet wird, um eine 3x3-Zufallsmatrix als Eingabedaten zu generieren:
import numpy as np data = np.random.rand(3, 3)
- Zeichnen einer Heatmap
Verwenden Sie die Funktion imshow in der Matplotlib-Bibliothek, um eine Heatmap zu zeichnen, die ein zweidimensionales Array akzeptiert als Eingabedaten und kann die Farbtiefe basierend auf dem numerischen Wert der Daten automatisch bestimmen. Hier ist ein einfaches Beispiel:
import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest') plt.colorbar() # 添加颜色渐变条 plt.show()
Im obigen Code wird eine Hot-Colormap verwendet, um kleinere Werte auf helles Gelb und größere Werte auf dunkles Rot abzubilden, und der Interpolationsparameter wird verwendet, um die Interpolationsmethode anzugeben.
2. Zeichnen Sie ein Streudiagramm.
- Bereiten Sie Daten vor.
Zum Zeichnen eines Streudiagramms müssen Sie zwei eindimensionale Arrays vorbereiten, die jeweils die x-Koordinate und die y-Koordinate der Datenpunkte darstellen. Hier ist ein einfaches Beispiel, bei dem die Numpy-Bibliothek verwendet wird, um einen zufälligen Satz von Datenpunkten zu generieren:
import numpy as np x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100)
- Zeichnen Sie ein Streudiagramm.
Zeichnen Sie ein Streudiagramm mit der Streufunktion aus der Matplotlib-Bibliothek, die zwei eindimensionale Arrays als Eingabe akzeptiert Daten, die jeweils die x-Koordinate und die y-Koordinate des Datenpunkts darstellen. Hier ist ein einfaches Beispiel:
import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(x, y, marker='o', c='r') # 使用红色的圆点表示散点图 plt.xlabel('X') # 设置x轴标签 plt.ylabel('Y') # 设置y轴标签 plt.title('Scatter Plot') # 设置图表标题 plt.show()
Verwenden Sie im obigen Code den Parameter marker, um die Markierungsform der Streupunkte anzugeben, und den Parameter c, um die Farbe der Streupunkte anzugeben.
Fazit:
Dieser Artikel stellt die Methode zur Verwendung von Python zum Zeichnen von Wärmekarten und Streudiagrammen vor und enthält spezifische Codebeispiele. Durch das Studium dieser Beispielcodes können Leser schnell mit dem Zeichnen von Heatmaps und Streudiagrammen beginnen und eine visuelle Analyse von Daten durchführen. Gleichzeitig können Leser auch Sekundärentwicklungen und -optimierungen entsprechend ihren eigenen Bedürfnissen durchführen, um personalisiertere Datenvisualisierungseffekte zu erzielen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSchnelles Lernen: Zeichnen von Heatmaps und Streudiagrammen mit Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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