大蟒蛇python教程共享python可视化分析绘制带趋势线的散点图和边缘直方图

一、绘制带趋势线的散点图

实现功能:

在散点图上添加趋势线(线性拟合线)反映两个变量是正相关、负相关或者无相关关系。

实现代码:

import pandas as pd  import matplotlib as mpl  import matplotlib.pyplot as plt  import seaborn as sns  import warnings  warnings.filterwarnings(action='once')  plt.style.use('seaborn-whitegrid')  sns.set_style("whitegrid")  print(mpl.__version__)  print(sns.__version__)  def draw_scatter(file):      # import data      df = pd.read_csv(file)      df_select = df.loc[df.cyl.isin([4, 8]), :]        # plot      gridobj = sns.lmplot(          x="displ",          y="hwy",          hue="cyl",          data=df_select,          height=7,          aspect=1.6,          palette='set1',          scatter_kws=dict(s=60, linewidths=.7, edgecolors='black'))      # decorations      sns.set(style="whitegrid", font_scale=1.5)      gridobj.set(xlim=(0.5, 7.5), ylim=(10, 50))      gridobj.fig.set_size_inches(10, 6)      plt.tight_layout()      plt.title("scatterplot with line of best fit grouped by number of cylinders")      plt.show()  draw_scatter("f:数据杂坛datasetsmpg_ggplot2.csv")

实现效果:

python可视化分析绘制带趋势线的散点图和边缘直方图

在散点图上添加趋势线(线性拟合线)反映两个变量是正相关、负相关或者无相关关系。红蓝两组数据分别绘制出最佳的线性拟合线。

二、绘制边缘直方图

实现功能:

python绘制边缘直方图,用于展示x和y之间的关系、及x和y的单变量分布情况,常用于数据探索分析。

实现代码:

import pandas as pd  import matplotlib as mpl  import matplotlib.pyplot as plt  import seaborn as sns  import warnings  warnings.filterwarnings(action='once')  plt.style.use('seaborn-whitegrid')  sns.set_style("whitegrid")  print(mpl.__version__)  print(sns.__version__)  def draw_marginal_histogram(file):      # import data      df = pd.read_csv(file)        # create fig and gridspec      fig = plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=100)      grid = plt.gridspec(4, 4, hspace=0.5, wspace=0.2)      # define the axes      ax_main = fig.add_subplot(grid[:-1, :-1])      ax_right = fig.add_subplot(grid[:-1, -1], xticklabels=[], yticklabels=[])      ax_bottom = fig.add_subplot(grid[-1, 0:-1], xticklabels=[], yticklabels=[])      # scatterplot on main ax      ax_main.scatter('displ',                      'hwy',                      s=df.cty * 4,                      c=df.manufacturer.astype('category').cat.codes,                      alpha=.9,                      data=df,                      cmap="set1",                      edgecolors='gray',                      linewidths=.5)      # histogram on the right      ax_bottom.hist(df.displ,                     40,                     histtype='stepfilled',                     orientation='vertical',                     color='#098154')      ax_bottom.invert_yaxis()      # histogram in the bottom      ax_right.hist(df.hwy,                    40,                    histtype='stepfilled',                    orientation='horizontal',                    color='#098154')      # decorations      ax_main.set(title='scatterplot with histograms n displ vs hwy',                  xlabel='displ',                  ylabel='hwy')      ax_main.title.set_fontsize(10)      for item in ([ax_main.xaxis.label, ax_main.yaxis.label] +                   ax_main.get_xticklabels() + ax_main.get_yticklabels()):          item.set_fontsize(10)        xlabels = ax_main.get_xticks().tolist()      ax_main.set_xticklabels(xlabels)      plt.show()  draw_marginal_histogram("f:数据杂坛datasetsmpg_ggplot2.csv")

实现效果:

python可视化分析绘制带趋势线的散点图和边缘直方图

到此这篇关于python可视化分析绘制带趋势线的散点图和边缘直方图的文章就介绍到这了,更多相关python绘制内容请搜索<计算机技术网(www.ctvol.com)!!>以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持<计算机技术网(www.ctvol.com)!!>!

需要了解更多python教程分享python可视化分析绘制带趋势线的散点图和边缘直方图,都可以关注python教程分享栏目—计算机技术网(www.ctvol.com)!

本文来自网络收集,不代表计算机技术网立场,如涉及侵权请联系管理员删除。

ctvol管理联系方式QQ:251552304

本文章地址:https://www.ctvol.com/pythontutorial/1116788.html

(0)
上一篇 2022年7月10日
下一篇 2022年7月10日

精彩推荐