Python数据可视化:5段代码搞定散点图绘制与使用,值得收藏

  • 时间:
  • 浏览:2
  • 来源:uu快3棋牌_uu快3讨论群_规律

在Python体系中,可使用Scipy、Statsmodels或Sklearn等对离散点进行回归分析,归纳现有数据并进行预测分析。对于哪些变量之间趋于稳定密切关系,否则哪些关系又不像数学公式和物理公式那样也能精确表达的,散点图是有一种很好的图形工具,可不都要进行直观展示,如图2所示。



数据的相关关系大体上可不都要分为:正相关(从前变量值一并增长)、负相关(从前变量值增加,从前变量值下降)、不相关、线性相关、指数相关等,表现在散点图上的大致分布如图1所示。哪些离点集群较远的点亲戚亲戚.我都歌词 称之为离群点可能异常点。

x (:class:~bokeh.core.properties.NumberSpec ) : x坐标

line_cap : (:class:~bokeh.core.enums.LineCap ) : (default: 'butt') 线端(帽)

本文通过六个代码示例展示了散点图的绘制技巧,绘制难度也逐渐增大,与此一并,展现的效果也那么 好。读者在学习过程中可不都要多思考,在一点示例中哪些数据都要交互式展示,采用哪种展示方式 更好。

02 实例

x (str or seq[float]) : 离散点的x坐标,列名或列表

▲图4 代码示例②运行结果

p.scatter(x, y, kwargs)参数说明。**



line_color (:class:~bokeh.core.properties.ColorSpec ) : (default: 'black') 轮廓线颜色,默认:黑色

fill_color (:class:~bokeh.core.properties.ColorSpec ) : (default: 'gray') 填充颜色,默认:灰色

color (color value, optional) : 填充及轮廓线的颜色

line_join (:class:~bokeh.core.enums.LineJoin ) : (default: 'bevel')

fill_alpha (:class:~bokeh.core.properties.NumberSpec ) : (default: 1.0) 填充透明度,默认:不透明

代码示例⑤展示了短跑选手博尔特与116年来奥运会一点短跑选手成绩的对比情况报告。上述代码中有 数据预解决、自定义绘图属性、数据标记、交互式显示等较为比较复杂的操作,不作为本文重点;读者仅都要知道通过哪些代码可不都要实现哪些可视化的效果即可。

特点是能直观表现出影响因素和预测对象之间的总体关系趋势。优点是能通过直观醒目的图形方式 反映变量间关系的变化形态学 ,以便决定用何种数学表达方式 来模拟变量之间的关系。散点图不仅可传递变量间关系类型的信息,还能反映变量间关系的明确程度。

line_dash_offset (:class:~bokeh.core.properties.Int ) : (default: 0) 虚线偏移

代码示例④

代码示例③再次对前面提到的鸢尾花的数据集进行分析,图5中x轴为花瓣长度,y轴为花瓣深度图,据此可不都要将该散点数据聚类为3类。一并,该段代码展示了常规图形的绘制流程,含x、y轴的标签。

代码示例④让读者感受一下Bokeh的交互效果,Div方式 可不都要直接使用HTML标签,其作为从前独立的图层进行显示(第300行)。另外都要注意,可不都要通过nonselection_nonselection_alphanonselection_fill_alpha设套索置选择数据时的散点的颜色、透明度等。

▲图7 代码示例⑤运行结果

size (str or list[float]) : 离散点的大小,屏幕像素单位

否则在分析过程中都要注意,变量之间的相关性不必等同于选择的因果关系,仍都要考虑一点影响因素。

angle (:class:~bokeh.core.properties.AngleSpec ) : 旋转深度图

y (:class:~bokeh.core.properties.NumberSpec ) : y坐标

source (~bokeh.models.sources.ColumnDataSource) : Bokeh专属数据格式

line_width (:class:~bokeh.core.properties.NumberSpec ) : (default: 1) 线宽,默认:1

散点图代码示这类下所示。

代码示例⑤







运行结果如图7所示。

云栖号:https://www.aliyun.com/#module-yedOfott8

第一手的上云资讯,不同行业精选的上云企业案例库,基于众多成功案例萃取而成的最佳实践,助力您上云决策!

运行结果如图3所示。

云栖号:https://www.aliyun.com/#module-yedOfott8

第一手的上云资讯,不同行业精选的上云企业案例库,基于众多成功案例萃取而成的最佳实践,助力您上云决策!

line_alpha (:class:~bokeh.core.properties.NumberSpec ) : (default: 1.0) 轮廓线透明度,默认:不透明

代码示例②中第11行和第15行使用scatter方式 进行散点图绘制。第7行工具条中的不同工具定义,第9行数据点的不同颜色定义,第20行和第21行采用网格显示图形,可不都要提前了解哪些技巧,具体使用方式 在下文中会专门进行介绍。

▲图1 散点数据的相关性

line_dash (:class:~bokeh.core.properties.DashPattern ) : (default: []) 虚线

01 概述

Bokeh中的画布可通太久种布局方式 进行显示:通过配置视图参数,在视图中进行交互可视化。运行结果如图6所示。

▲图3 代码示例①运行结果

marker (str, or list[str]) : 离散点标记类型名称或名称列表

运行结果如图4所示。

▲图5 代码示例③运行结果

代码示例②

通过观察散点图数据点的分布情况报告,亲戚亲戚.我都歌词 可不都要推断出变量间的相关性。可能变量之间不趋于稳定相互关系,那么 在散点图上就会表现为随机分布的离散的点,可能趋于稳定有一种相关性,那么 大次责的数据点就会相对密集并以有一种趋势呈现。

**kwargs: 一点自定义属性;其中标记点类型marker默认值为:“marker="circle"”,可不都要用“radius”定义圆的半径大小(单位为坐标轴单位)。这在Web数据化中非常有用,不同的方式 ,在不同的设备上的展示效果会一点许差异。

p.circle(x, y, kwargs)参数说明。**

y (str or seq[float]) : 离散点的y坐标

关于作者:屈希峰,资深Python工程师,Bokeh领域的实践者和布道者,对Bokeh有深入的研究。擅长Flask、MongoDB、Sklearn等技术,实践经验富足。知乎多个专栏(Python中文社区、Python多线程 池池员、大数据分析挖掘)作者,专栏累计关注用户十余万人。

代码示例①中第7行使用scatter方式 进行散点图绘制;第11行采用circle方式 进行散点图绘制(推荐)。关于这从前方式 的参数说明如下。

散点图(Scatter)又称散点分布图,是以从前变量为横坐标,从前变量为纵坐标,利用散点(坐标点)的分布形态学 反映变量统计关系的有一种图形。

▲图6 代码示例④运行结果

原文发布时间:2019-12-14

本文作者:作者:屈希峰

本文来自阿里云云栖号协作方式 伙伴“大数据DT”,了解相关信息可不都要关注“大数据DT”

angle_units (:class:~bokeh.core.enums.AngleUnits) : (default: 'rad') 默认:弧度,也可不都要采用度('degree')



运行结果如图5所示。

代码示例①

▲图2 散点数据拟合(线性)

作者:屈希峰

来源:大数据DT(ID:bigdatadt)



本文摘编自《Python数据可视化:基于Bokeh的可视化绘图》,经出版方授权发布。

另外,Bokeh中的一点属性,如~bokeh.core.properties.NumberSpec ~bokeh.core.properties.ColorSpec可不都要在Jupyter notebook中通过import bokeh.core.properties.NumberSpec 导入该属性,否则再查看其全版的使用说明。

代码示例③