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RSS订阅原创 分簇散点图和QQ图
分簇散点图是一种用于展示多维数据的可视化方法，它将数据点按照类别或簇进行分组显示，并用不同颜色或形状标记不同簇的数据点。这种图表有助于观察数据中的聚类模式和各簇之间的关系。
2025-05-15 08:14:59
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原创 旭日图和平行坐标图绘制
当数据维度超过3维时，传统散点图难以展示，平行坐标图成为有效工具。：可以直观显示不同类别的数据在多维空间中的分布模式。：异常值通常会表现为与其他线明显不同的模式。：相邻轴之间交叉的线较少表示强相关性。：展示层次结构数据和比例关系。对于复杂层次结构可能难以阅读。内环的扇区可能太小而难以标记。可以同时展示多个维度的数据。
2025-05-08 09:36:00
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原创 小提琴图和六边形分箱线图
小提琴图：用途：展示不同类别数据的分布情况优点：同时显示数据的统计摘要（类似箱线图）和密度分布可以比较不同类别数据的分布形状能识别多模态分布（数据中的多个峰值）适用场景：比较不同组或类别的数据分布展示数据的概率密度识别数据的偏态或异常代码如下：运行结果：六边形分箱线图：比散点图更适合展示大量数据点的分布六边形结构能更有效地利用空间，比方形分箱更自然可以清晰地显示数据的密集区域和稀疏区域代码：结果：
2025-04-24 08:35:49
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原创 Python绘制堆叠面积图和散点图
展示多个类别的数据随时间（或有序变量）的累积变化趋势，强调部分与整体的关系。：展示两个连续变量之间的关系，常用于发现相关性、聚类或异常值。适合展示总量的组成变化（如市场份额、资源分配）。适合分析变量间关系（如收入 vs 消费）。函数实现堆叠效果，自动计算累积高度。可叠加趋势线（需关闭散点子图）。控制透明度，避免遮挡。参数用颜色区分类别，可进一步用形状区分。
2025-04-03 08:13:07
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空空如也
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