Vertiefendes Lernen: Beherrschen Sie die fortgeschrittenen Techniken von matplotlib zum Zeichnen von Streudiagrammen

Anleitung für Fortgeschrittene: Beherrschen Sie Matplotlibs fortgeschrittene Fähigkeiten zum Zeichnen von Streudiagrammen

Einführung:
Matplotlib ist eine leistungsstarke, flexible und benutzerfreundliche Zeichenbibliothek, die umfangreiche Funktionen zum Zeichnen von Grafiken bietet. Unter diesen ist das Streudiagramm eine häufig verwendete Datenvisualisierungsmethode, mit der die Beziehung zwischen Daten intuitiver dargestellt werden kann. In diesem Artikel werden die Techniken zum Zeichnen erweiterter Streudiagramme in Matplotlib vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

1. Grundlegendes Zeichnen von Streudiagrammen
Bevor Sie Matplotlib zum Zeichnen eines Streudiagramms verwenden, müssen Sie die relevanten Bibliotheken und Daten importieren. Das Folgende ist ein einfaches Beispiel für die Zeichnung eines Streudiagramms:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
np.random.seed(1)
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title("Basic Scatter Plot")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# 显示图形
plt.show()

Durch Ausführen des obigen Codes wird ein einfaches Streudiagramm generiert, in dem die x- und y-Achse jeweils die beiden Dimensionen der Daten darstellen.

2. Passen Sie den Streudiagrammstil an
Sie können den Streudiagrammstil anpassen, indem Sie Parameter ändern, um das Diagramm auffälliger zu machen. Im Folgenden sind einige häufig verwendete Parametereinstellungen aufgeführt:

# 绘制散点图（修改参数）
plt.scatter(x, y, c='red', s=100, alpha=0.5, marker='o', edgecolors='black')

# 添加标题和标签
plt.title("Customized Scatter Plot")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# 显示图形
plt.show()

Im obigen Code verwenden wir den Parameter c, um die Farbe der Streupunkte auf Rot und die Parameter s festzulegen Parameter, um die Größe der Streupunkte auf 100 festzulegen, der Parameter alpha legt die Transparenz der Streupunkte auf 0,5 fest, der Parameter marker legt die Form der Streupunkte auf fest ein Kreis, und der Parameter edgecolors legt die Streupunkte fest. Die Rahmenfarbe ist Schwarz. c参数设置散点的颜色为红色，s参数设置散点的大小为100，alpha参数设置散点的透明度为0.5，marker参数设置散点的形状为圆形，edgecolors参数设置散点的边界颜色为黑色。

三、绘制多组散点图
在某些情况下，我们需要同时绘制多组散点图，以展示不同数据之间的关系。以下是一个绘制多组散点图的示例：

# 生成随机数据
np.random.seed(1)
x1 = np.random.randn(100)
y1 = np.random.randn(100)
x2 = np.random.randn(100)
y2 = np.random.randn(100)

# 绘制散点图（多组）
plt.scatter(x1, y1, c='red', label='Group 1')
plt.scatter(x2, y2, c='blue', label='Group 2')

# 添加标题和标签
plt.title("Multiple Scatter Plots")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

以上代码中，我们通过多次调用scatter函数来绘制两组散点图，分别使用红色和蓝色表示。通过label参数设置每组散点图的标签，并使用legend函数在图形中添加图例。

四、使用颜色映射
当数据具有某种特定意义时，可以将颜色作为一个额外的维度来表示。以下是一个使用颜色映射绘制散点图的示例：

# 生成随机数据
np.random.seed(1)
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)
colors = np.random.rand(100)

# 绘制散点图（使用颜色映射）
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis')

# 添加颜色映射说明
cbar = plt.colorbar()
cbar.set_label("Color")

# 添加标题和标签
plt.title("Scatter Plot with Color Mapping")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# 显示图形
plt.show()

以上代码中，我们通过c参数传递一个数组作为颜色映射的依据，再通过cmap参数指定使用的颜色映射方案。然后使用colorbar

3. Zeichnen Sie mehrere Sätze von Streudiagrammen

In manchen Fällen müssen wir mehrere Sätze von Streudiagrammen gleichzeitig zeichnen, um die Beziehung zwischen verschiedenen Daten darzustellen. Das Folgende ist ein Beispiel für das Zeichnen mehrerer Sätze von Streudiagrammen:
rrreee

Im obigen Code zeichnen wir zwei Sätze von Streudiagrammen, indem wir die Funktion scatter mehrmals aufrufen und dabei Rot bzw. Blau verwenden. Legen Sie die Beschriftung jedes Satzes von Streudiagrammen über den Parameter label fest und verwenden Sie die Funktion legend, um dem Diagramm eine Legende hinzuzufügen. 🎜🎜4. Farbzuordnung verwenden🎜Wenn die Daten eine bestimmte Bedeutung haben, kann Farbe als zusätzliche Dimension dargestellt werden. Das Folgende ist ein Beispiel für die Verwendung der Farbzuordnung zum Zeichnen eines Streudiagramms: 🎜rrreee🎜Im obigen Code übergeben wir ein Array über den Parameter c als Grundlage für die Farbzuordnung und übergeben dann cmap Der Parameter gibt das zu verwendende Farbzuordnungsschema an. Verwenden Sie dann die Funktion colorbar, um Anweisungen zur Farbzuordnung hinzuzufügen. 🎜🎜Fazit: 🎜Durch die Einleitung dieses Artikels haben wir gelernt, wie man Matplotlib zum Zeichnen erweiterter Streudiagramme verwendet. Wir können Techniken wie das Anpassen von Stilen, das Zeichnen mehrerer Sätze von Streudiagrammen und die Verwendung von Farbzuordnungen verwenden, um die Beziehung zwischen Daten darzustellen. Ich hoffe, dieser Artikel hat Ihnen bei der Datenvisualisierung geholfen. 🎜

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVertiefendes Lernen: Beherrschen Sie die fortgeschrittenen Techniken von matplotlib zum Zeichnen von Streudiagrammen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!