关系(五)利用python绘制连接散点图

关系(五)利用python绘制连接散点图

连接散点图(Connected Scatterplot)简介

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连接散点图(点线图)是折线图的一种,与散点图类似。但添加了按数据点出现顺序的连线,以此来表示两个变量的顺序关系。因此连接散点图既能分析相关性,也可分析趋势性。

快速绘制

  1. 基于seaborn

    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    import pandas as pd
    np.random.seed(0)
    
    # 自定义数据
    df = pd.DataFrame({
         
          'x': range(1,10),
          'y': np.random.randn(9)*80+range(1,10)
      })
        
    # 利用lineplot快速绘制连接散点图
    sns.lineplot(x='x',
                 y='y',
                 data=df,
                 marker='o'
                )
    
    plt.show()
    

    2

  2. 基于matplotlib

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    import pandas as pd
    np.random.seed(0)
    
    # 自定义数据
    df = pd.DataFrame({
         
          'x': range(1,10),
          'y': np.random.randn(9)*
<think>好的,用户想了解如何使用Python绘制边缘散点图,特别是使用matplotlib和seaborn库。我需要先回忆这两个库中是否有相关的函数。记得seaborn的jointplot可以绘制边缘图,可能包括散点图或者直方图、密度图等。用户提到的是边缘散点图,可能需要调整参数。 首先,查看用户提供的引用内容,引用[2]中提到了sns.jointplot的使用,参数包括kind='scatter',可能这就是绘制散点图的方法。同时,marginal_kws参数设置了rug=True,可能用来添加边缘的小细条图。但用户需要的是边缘散点图,而默认的jointplot边缘可能是直方图或密度图。 那么,如何将边缘图改为散点图呢?可能需要手动绘制,使用matplotlib的子图布局。比如,在主图中画散点图,然后在边缘(顶部和右侧)画对应的散点图或者分布图。但这样需要调整子图的位置和尺寸,可能比较复杂。 或者,是否有其他参数可以改变边缘图的类型?查阅seaborn的文档,发现jointplot的marginal_ticks参数可能不相关,而marginal_kws用于传递参数给边缘图的函数。例如,如果边缘图是直方图,可以通过marginal_kws设置bins等参数。但如何将边缘图类型改为散点图呢?可能不行,因为jointplot的marginal部分通常是单变量的分布,无法直接显示散点图,因为散点图需要两个变量。 所以,用户的问题可能需要另一种方法。边缘散点图可能指的是在边缘显示每个变量的散点分布,即沿着坐标轴的散点图。但通常这样的边缘图会是直方图、核密度估计图或地毯图(rug plot)。如果用户确实需要散点图在边缘,可能需要自己用matplotlib构建。 例如,使用gridspec来创建主图和边缘子图。主图是散点图,顶部边缘显示x变量的散点,右侧边缘显示y变量的散点。但这样可能会显得冗余,因为边缘散点图可能只是单变量的分布,用直方图或密度图更合适。 或者,用户可能误将rug plot(地毯图)当作散点图。rug plot在边缘显示数据点的位置,类似于沿轴的小刻度线,而散点图是二维的。需要确认用户的需求。 根据用户提供的引用[2]中的代码,使用了sns.jointplot,kind='scatter',并且marginal_kws包含rug=True,这可能生成主图是散点图,边缘是直方图和地毯图。用户可能需要类似的效果,但希望边缘也是散点图形式,但不太可能,因为边缘通常展示单变量分布。 因此,可能的解决方案是使用jointplot,并设置边缘为rug plot,或者使用其他方法自定义边缘图。如果用户坚持要边缘散点图,可能需要手动创建子图,在边缘区域绘制每个变量的散点,但这可能不太常见,需要示例代码。 综上,回答应该包括使用seaborn的jointplot生成带有边缘直方图和地毯图的散点图,并说明如何调整参数。如果用户需要更定制的边缘图,可能需要使用matplotlib的subplots和gridspec来自定义布局,并分别绘制主图和边缘图。但这种情况需要更多的代码,可能需要参考引用中的示例进行调整。 现在需要组织回答结构,先介绍使用seaborn的jointplot,然后给出示例代码,再说明如何自定义边缘图。同时,引用用户提供的引用[2]中的代码作为例子,并指出如何修改参数。最后,生成相关问题。</think>要使用Python绘制边缘散点图,可以通过`seaborn`的`jointplot`函数实现。该方法默认在散点图边缘添加直方图,但通过参数调整可替换为核密度估计(KDE)或地毯图(rug plot)。以下是具体方法和示例代码: --- ### **方法1:使用seaborn的`jointplot`** `jointplot`的`kind`参数控制主图类型,`marginal_kws`参数可调整边缘图的样式: ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 示例数据 tips = sns.load_dataset("tips") # 绘制边缘散点图(主图为散点图,边缘为直方图) sns.jointplot( x="total_bill", y="tip", data=tips, kind="scatter", # 主图类型 marginal_kws={"bins": 15, "rug": True}, # 边缘直方图参数,添加地毯图 height=8 ) plt.show() ``` --- ### **方法2:自定义边缘散点图布局** 若需完全自定义边缘图(如边缘显示散点分布),需手动布局子图。以下通过`matplotlib`的`gridspec`实现: ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import gridspec import seaborn as sns # 创建画布和子图布局 fig = plt.figure(figsize=(10, 10)) gs = gridspec.GridSpec(2, 2, width_ratios=[4, 1], height_ratios=[1, 4]) # 主散点图 ax_main = plt.subplot(gs[1, 0]) sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, ax=ax_main) # 上边缘图(x轴分布) ax_top = plt.subplot(gs[0, 0]) sns.scatterplot(x="total_bill", y=[0]*len(tips), data=tips, ax=ax_top, alpha=0.5) ax_top.set(ylabel="", yticks=[]) # 右边缘图(y轴分布) ax_right = plt.subplot(gs[1, 1]) sns.scatterplot(x=[0]*len(tips), y="tip", data=tips, ax=ax_right, alpha=0.5) ax_right.set(xlabel="", xticks=[]) plt.tight_layout() plt.show() ``` --- ### **关键参数说明** 1. **`jointplot`的`marginal_kws`**:传递字典参数到边缘图函数,例如设置`bins`调整直方图分箱数,或`rug=True`添加地毯图[^2]。 2. **`gridspec`布局**:通过调整`width_ratios`和`height_ratios`控制主图与边缘图的比例。 ---
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