Python数据可视化:5段代码搞定散点图绘制与使用,值得收藏

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

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

▲图5 代码示例③运行结果

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,实践经验丰富。知乎多个专栏(Python中文社区、Python守护程序员、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③

▲图2 散点数据拟合(线性)

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

代码示例④

代码示例⑤展示了短跑选手博尔特与116年来奥运会否则 短跑选手成绩的对比情形。上述代码中含数据预防止、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;读者仅并能 知道通过哪些代码还还可不里能实现哪些可视化的效果即可。

代码示例①



angle_units (:class:~bokeh.core.enums.AngleUnits) : (default: 'rad') 默认:弧度,也还还可不里能采用度('degree')

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

另外,Bokeh中的否则 属性,如~bokeh.core.properties.NumberSpec ~bokeh.core.properties.ColorSpec还还可不里能在Jupyter notebook中通过import bokeh.core.properties.NumberSpec 导入该属性,否则再查看其删剪的使用说明。

代码示例②

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

02 实例

▲图6 代码示例④运行结果

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

代码示例④让读者感受一下Bokeh的交互效果,Div辦法 还还可不里能直接使用HTML标签,其作为1个 独立的图层进行显示(第50行)。另外并能 注意,还还可不里能通过nonselection_nonselection_alphanonselection_fill_alpha设套索置选折 数据时的散点的颜色、透明度等。

散点图代码示相似下所示。

▲图3 代码示例①运行结果

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



运行结果如图4所示。

运行结果如图3所示。

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

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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。对于哪些变量之间处于密切关系,否则哪些关系又不像数学公式和物理公式那样并能精确表达的,散点图是你这一很好的图形工具,还还可不里能进行直观展示,如图2所示。

▲图7 代码示例⑤运行结果

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辦法 反映变量间关系的变化底部形态,以便决定用何种数学表达辦法 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。

▲图1 散点数据的相关性

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

y (str or seq[float]) : 离散点的y坐标

作者:屈希峰

来源:大数据DT(ID:bigdatadt)

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

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

否则在分析过程中并能 注意,变量之间的相关性不须等同于选折 的因果关系,仍并能 考虑否则 影响因素。

本文通过1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,与此一块儿,展现的效果也那么好。读者在学习过程中还还可不里能多思考,在你这一示例中哪些数据并能 交互式展示,采用哪种展示辦法 更好。

Bokeh中的画布可通太满 种布局辦法 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。

x (str or seq[float]) : 离散点的x坐标,列名或列表

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。

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

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

angle (:class:~bokeh.core.properties.AngleSpec ) : 旋转深度1

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1,据此还还可不里能将该散点数据聚类为3类。一块儿,该段代码展示了常规图形的绘制流程,含x、y轴的标签。

p.scatter(x, y, kwargs)参数说明。**



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战略战略合作伙伴“大数据DT”,了解相关信息还还可不里能关注“大数据DT”

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

p.circle(x, y, kwargs)参数说明。**

代码示例②中第11行和第15行使用scatter辦法 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,还还可不里能提前了解哪些技巧,具体使用辦法 在下文中会专门进行介绍。

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

代码示例⑤







运行结果如图7所示。

▲图4 代码示例②运行结果

数据的相关关系大体上还还可不里能分为:正相关(1个 变量值一块儿增长)、负相关(1个 变量值增加,另1个 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们都都都称之为离群点将会异常点。

01 概述

通过观察散点图数据点的分布情形,亲戚亲戚我们都都都还还可不里能推断出变量间的相关性。将会变量之间不处于相互关系,那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点,将会处于你这一相关性,那么大主次的数据点就会相对密集并以你这一趋势呈现。



运行结果如图5所示。

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

散点图(Scatter)又称散点分布图,是以1个 变量为横坐标,另1个 变量为纵坐标,利用散点(坐标点)的分布底部形态反映变量统计关系的你这一图形。

**kwargs: 否则 自定义属性;其中标记点类型marker默认值为:“marker="circle"”,还还可不里能用“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,不同的辦法 ,在不同的设备上的展示效果会否则 许差异。