Python散点图绘制,python随机画散点图

　　本文主要介绍pyecharts，Python绘制散点图的可视化神器。文章围绕主题，介绍细节，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下。

　　00-1010散点图什么是散点图？散点图有什么用？散点图的基本元素散点图模板系列简单散点图多维数据散点图散点图显示分割线散点图投影大小(2D)三维散点图显示动态波纹散点图箭头标记散点图

目录

散点图

　　散点图是指数理统计回归分析中数据点在直角坐标系平面上的分布图。散点图显示了因变量随自变量变化的总趋势。从这个趋势中可以选择一个合适的函数来拟合经验分布，然后就可以找到变量之间的函数关系。

什么是散点图？

　　1.数据以图表的形式展示，显然很直观。在工作报告等场合可以事半功倍，让听众更容易接受和理解你处理的数据。2.散点图更倾向于研究图，可以帮助我们发现变量之间的隐藏关系，对我们的决策起到重要的指导作用。3.散点图的核心价值在于找到变量之间的关系。千万不要把这种关系简单的理解为线性回归关系。变量之间有多种关系，如线性关系、指数关系、对数关系等。当然，没有关系也是重要的关系。4.散点图经过回归分析，可以对相关对象进行预测分析，进而做出科学决策，而不是模棱两可。比如说：医学中的白细胞散点图可以在医学检测中为我们的健康提供准确的分析，为医生后续的判断做出重要的技术支持。

散点图有什么用处？

　　散点图的主要组成部分有：数据源、横轴和纵轴、变量名和研究对象。而基本要素就是点，也就是我们的统计数据。从这些点的分布可以观察到变量之间的关系。

　　散点图一般研究两个变量之间的关系，往往不能满足我们的日常需求。所以，气泡图的诞生就是为了给散点图增加变量，提供更丰富的信息。点的大小或颜色可以定义为第三个变量，因为做出来的散点图类似于气泡，故名气泡图。

散点图的基本构成要素

散点图模板系列

　　数据越多，散点图的效果越明显。也就是说，我们在建模的时候，通常采用回归拟合的原理。如果数据遵循一定的函数关系，我们可以通过机器进行训练，不断迭代，达到最佳效果。

　　将pyecharts.options作为选项导入

　　从pyecharts.charts导入散点图

　　数据=[

　　[10.0, 8.04],

　　[8.0, 6.95],

　　[13.0, 7.58],

　　[9.0, 8.81],

　　[11.0, 8.33],

　　[14.0, 9.96],

　　[6.0, 7.24],

　　[4.0, 4.26],

　　[12.0, 10.84],

　　[7.0, 4.82],

　　[5.0, 5.68],

　　]

　　data.sort(key=lambda x: x[0])

　　x_data=[d[0] for d in data]

　　y_data=[d[1] for d in data]

　　（

　　Scatter(init_opts=opts。InitOpts(宽度= 1200像素，高度= 600像素))。add_xaxis(xaxis_data=x_data)。add_yaxis(

　　series_name=“”，

　　y _轴=y _数据，

　　symbol_size=20

　　label_opts=opts。LabelOpts(is_show=False)，

　　)。set_series_opts()。集合_全局_opts(

　　xaxis_opts=opts。轴零件(

　　type_=value ，splitline_opts=opts。SplitLineOpts(is_show=True)

　　),

　　yaxis_opts=opts。轴零件(

　　type_=value ，

　　axistick_opts=opts。AxisTickOpts(is_show=True)，

　　splitline_opts=opts。类p物质免疫反应性

　　tLineOpts(is_show=True),

　　),

　　tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=False),

　　)

　　.render("简单散点图.html")

　　)

多维数据散点图

　　我们在平时的运用场景中，发现散点图太多呈现的效果图太密集了，我们只需要知道某一个区域它分布的数量，本来柱状图可以解决，但是这个散点图一个更好，可以反映区域的分布，主要可以看见它的数量趋势变化，根据自己的业务需求来使用吧。

from pyecharts import options as opts
　　from pyecharts.charts import Scatter
　　from pyecharts.commons.utils import JsCode
　　from pyecharts.faker import Faker
　　c = (
　　Scatter()
　　.add_xaxis(Faker.choose())
　　.add_yaxis(
　　"类别1",
　　[list(z) for z in zip(Faker.values(), Faker.choose())],
　　label_opts=opts.LabelOpts(
　　formatter=JsCode(
　　"function(params){return params.value[1] + : + params.value[2];}"
　　)
　　),
　　)
　　.set_global_opts(
　　title_opts=opts.TitleOpts(title="多维度数据"),
　　tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
　　formatter=JsCode(
　　"function (params) {return params.name + : + params.value[2];}"
　　)
　　),
　　visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
　　type_="color", max_=150, min_=20, dimension=1
　　),
　　)
　　.render("多维数据散点图.html")
　　)
　　print([list(z) for z in zip(Faker.values(), Faker.choose())])

散点图显示分割线

　　显示分割线，其实和之前的没有异样。

from pyecharts import options as opts
　　from pyecharts.charts import Scatter
　　from pyecharts.faker import Faker
　　c = (
　　Scatter()
　　.add_xaxis(Faker.choose())
　　.add_yaxis("A", Faker.values())
　　.set_global_opts(
　　title_opts=opts.TitleOpts(title="标题"),
　　xaxis_opts=opts.AxisOpts(splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True)),
　　yaxis_opts=opts.AxisOpts(splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True)),
　　)
　　.render("分割线.html")
　　)

散点图凸出大小（二维）

　　用二维的数据来展示每个类别的分布状况，图表可显示多个类别，这样极大的增强了我们解释的效果。

from pyecharts import options as opts
　　from pyecharts.charts import Scatter
　　from pyecharts.faker import Faker
　　c = (
　　Scatter()
　　.add_xaxis(Faker.choose())
　　.add_yaxis("1", Faker.values())
　　.add_yaxis("2", Faker.values())
　　.set_global_opts(
　　title_opts=opts.TitleOpts(title="标题"),
　　visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(type_="size", max_=150, min_=20),
　　)
　　.render("凸出大小散点图.html")
　　)

3D散点图展示

动态涟漪散点图

　　之前的散点都是静态的，下面我们来看看动态的散点图;

from pyecharts import options as opts
　　from pyecharts.charts import EffectScatter
　　from pyecharts.faker import Faker
　　c = (
　　EffectScatter()
　　.add_xaxis(Faker.choose())
　　.add_yaxis("", Faker.values())
　　.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="散点图"))
　　.render("动态散点图.html")
　　)

箭头标志散点图

from pyecharts import options as opts
　　from pyecharts.charts import EffectScatter
　　from pyecharts.faker import Faker
　　from pyecharts.globals import SymbolType
　　c = (
　　EffectScatter()
　　.add_xaxis(Faker.choose())
　　.add_yaxis("", Faker.values(), symbol=SymbolType.ARROW)
　　.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标题"))
　　.render("箭头动态散点图.html")
　　)

　　到此这篇关于Python绘制散点图之可视化神器pyecharts的文章就介绍到这了,更多相关Python绘制散点图内容请搜索盛行IT软件开发工作室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盛行IT软件开发工作室！

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