Python数据可视化-鲜活的数据-----关系可视化-散点图

于 2023-07-09 15:35:49 发布
阅读量4.2k 收藏 6
点赞数 1
文章标签： python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Junds0/article/details/123662165
版权
Educoder实训 同时被 2 个专栏收录
1478 篇文章

已下架不支持订阅

python
114 篇文章

已下架不支持订阅

这篇博客介绍了如何使用Python进行数据可视化，通过美国2005年的犯罪率数据，详细阐述了散点图的基本绘制步骤以及如何应用局部加权回归来增强散点图的分析效果，最终将结果保存为PDF或png文件。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

第1关：美国犯罪率数据散点图绘制——散点图的基本绘制步骤

本关任务：根据实训提供的2005年美国各州的犯罪率绘制散点图，并存为 PDF 或 png 文件。

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd #用于生成满足绘图要求的数据格式
from matplotlib import pyplot as plt #用于绘制散点图
import statsmodels.api as sm #用于局部加权回归

crime=pd.read_c
了解本专栏 已下架不支持订阅
Ssaty.
关注
专栏目录

已下架不支持订阅

大数据-Python数据可视化-Matplotlib实战:Matplotlib绘图
05-02
大数据--Python数据可视化-Matplotlib实战:Matplotlib 绘图 8-Pandas与sklearn结合实例.ipynb 7-pie与布局.i pynb 6-3D图.ipynb 5-直方图and散点图.ipynb 4-盒图. ipynb 3-条形图.ipynb 2-风格设置.ipynb 1-Matplot lib基本操作.ipynb img 1-Matplotlib基本操作.ipynb 2-风格设置.ipynb 3-条形图.ipynb 4-盒图.ipynb 5-直 方图and散点图.ipynb 6-3D图.ipynb 7-pie与布局.ipyn b 8-Pandas与sklearn结合实例.ipynb
6.2 关系可视化-散点图
weixin_43988390的博客
04-17 1307
第1关：美国犯罪率数据散点图绘制——散点图的基本绘制。第2关：美国犯罪率数据散点图绘制——局部加权回归。
pyecharts气泡图
qq_57713885的博客
10-28 1818
pyecharts气泡图
seaborn绘制简单散点图矩阵
Caisi的博客
07-03 1973
seaborn绘制简单散点图矩阵 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 导入数据 data = pd.read_csv("crimeRatesByState2005.csv") # 数据处理 data = data[data.state != 'United States'] # print(data.head(5)) data = data[data.state != 'District of
数据分析 大数据之路 六 matplotlib 绘图工具
weixin_30408739的博客
04-04 413
散点图 #导入必要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #产生测试数据 x = np.arange(1,10) y = x fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) #设置标题 ax1.set_title('Scatter Plot') #设置X...
数据可视化第五章
haorenzz9的博客
11-22 1810
大数据可视化技术第五章 关系数据可视化 关系数据再大数据中的应用 对于关系数据，我们要做的是尝试着探索事物的相关关系，而不再关注难以捉摸的因果关系。这种相关性往往不能告诉读者事物为何产生，但是会给读者一个事物正在发生的提醒。关系数据很容易通过数据进行验证的，也可以通过图表呈现，然后引导读者进行更加深入的研究和探讨。 分析数据时，也可以从整体进行观察，或者关注数据的分布。数据间是否存在重叠或者是否毫不相干？还可以更宽泛的角度观察各个分布数据的相关关系。其实最重要的一点，就是数据在进行可视化处理...
【python数据分析】-python可视化-散点图
11-10
python数据分析与可视化 # 导入matplotlib.pyplot，并使用"plt"作为该模块的简写 import matplotlib.pyplot as plt # 导入pandas，并使用"pd"作为该模块的简写 import pandas as pd # 读取路径为 "/Users/书店图书...
python数据分析可视化-期末大作业-从获取到实现
07-05
Python的matplotlib库是进行数据可视化的基础工具，它提供了丰富的图形绘制功能，包括折线图、柱状图、散点图等。在本文中，作者创建了折线图和直方图，这些图表可以帮助我们直观地了解数据的趋势和分布。例如，折线...
数据可视化-3D散点图-论文插图-Python代码实现
12-18
数据可视化_3D散点图_论文插图_Python代码实现()
python的read函数调用报错_数据分析Python——pandas.read_csv()函数使用报错问题
weixin_42314860的博客
02-10 1867
开始的时候，我使用的是这个代码，对csv文件进行解析# -*- coding:utf-8 -*-import pandasdf = pandas.read_csv('Python_job.csv')print(df)但是出现了错误，报错如下：Traceback (most recent call last):File “C:/Users/zzx/PycharmProjects/python 面试题...
数据分析及可视化 散点图的绘制
AX400的博客
04-21 1013
Python数据可视化之散点图的绘制 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('C:/Users/asus/Desktop/jintiguan/transcount.csv') df = df.groupby('year').aggregate(np.mean) # 提取数据 gpu = pd.read_csv('C:/Users/asus/Desktop/jintig
python pandas实例_Python3.5 Pandas模块之DataFrame用法实例分析
weixin_39616003的博客
12-03 360
本文实例讲述了Python3.5 Pandas模块之DataFrame用法。分享给大家供大家参考，具体如下：1、DataFrame的创建(1)通过二维数组方式创建#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-# Author:ZhengzhengLiuimport numpy as npimport pandas as pdfrom pandas impor...
Python点滴(三)—pandas数据分析与matplotlib画图
热门推荐
令狐公子的博客
05-12 4万+
本篇博文主要介绍使用python中的matplotlib模块进行简单画图功能，我们这里画出了一个柱形图来对比两位同学之间的不同成绩，和使用pandas进行简单的数据分析工作，主要包括打开csv文件读取特定行列进行加减增加删除操作，计算滑动均值，进行画图显示等等；其中还包括一段关于ipython的基本使用指令，比较naive欢迎各位指正交流！
Python与数据分析教材代码-第五周
四无公子的博客
08-04 310
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import sys from pandas import Series, DataFrame ###pandas #Series obj = Series([4, 7, -5, 3]) obj obj.values obj.index obj2 = Series...
局部加权回归（Locally weighted linear regression）
大坡3D软件开发
03-04 7283
通常情况下的线性拟合不能很好地预测所有的值，因为它容易导致欠拟合（under fitting），比如数据集是一个钟形的曲线。而多项式拟合能拟合所有数据，但是在预测新样本的时候又会变得很糟糕，因为它导致数据的过拟合（overfitting），不符合数据真实的模型。 今天来讲一种非参数学习方法，叫做局部加权回归（LWR）。为什么局部加权回归叫做非参数学习方法呢？ 首先参数学习方法是这样一种方法：在训练
Python数据分析_美国犯罪数据_US_Crime_Rates EDA.csv
Earl
09-16 6597
背景 Pandas练习题第四个数据集，寻找新的视角看数据 步骤 导入数据 将Year的数据类型转换为 datetime64 将Year设置为DataFrame的索引 对Year进行resample，并进行汇总 计算各种类犯罪在总人口中的占比 单纯的犯罪数量，没有比较没有占比几乎没有意义，所以这里计算占比 对各类数据占比进行可视化 从1960到2010期间，整体犯罪呈先上升后下降的趋势，80年代...
06Matplotlib数据可视化--6.1绘图基础
SimonChen
05-02 277
python散点折线图
最新发布
11-28
在Python中，我们可以使用matplotlib库来创建散点折线图，这是一种常用的数据可视化工具。这种图表通常用于表示两个变量之间的关系，其中每个数据点由x轴和y轴的坐标组成，并通过一条线将它们连接起来，形成趋势线。 以下是创建简单散点折线图的基本步骤： 1. 导入所需的模块： ```python import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. 准备数据，例如两个列表分别代表x和y轴的值： ```python x_values = [1, 2, 3, 4, 5] y_values = [1, 4, 9, 16, 25] ``` 3. 使用`plt.scatter()`绘制散点图，`plt.plot()`绘制折线： ```python plt.scatter(x_values, y_values, color='blue') # 散点图 plt.plot(x_values, y_values, 'r', linewidth=2) # 折线图，颜色为红色，线宽为2 ``` 4. 添加标题、标签和网格等元素，调整布局： ```python plt.title("Scatter Plot with Line Fit") plt.xlabel('X-Axis') plt.ylabel('Y-Axis') plt.grid(True) ``` 5. 显示图形： ```python plt.show() ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Ssaty.

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值