python绘制论文常见的散点密度图

最新推荐文章于 2025-02-19 17:14:44 发布

地学万事屋

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分类专栏： python 绘图文章标签： python 开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wlh2067/article/details/127920080

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本文介绍了如何使用Python绘制常用于论文的散点密度图。内容包括数据源的处理，如从csv或excel文件读取数据，以及线性拟合的实现。通过讲解详细步骤，帮助读者理解如何自制RMSE等评估指标，并提示了如何进行线性拟合，但未涉及p值的计算。

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经常在论文中见到validation的图，那么这种图应该怎么做呢？

用python容易就能实现了，让我们来讲解一下代码

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
from matplotlib import rcParams
from statistics import mean
from sklearn.metrics import explained_variance_score,r2_score,median_absolute_error,mean_squared_error,mean_absolute_error
# 加载数据（PS：原始数据太多，采样10000）
# 默认是读取csv/xlsx的列成DataFrame
data = pd.read_excel('D:/acad3_211001/gc.xlsx')
data_ = data[(data['Gc1'] < 0.02) & (data['Gc'] < 0.02)]
data_ = data_.sample(10000)
config = {
   "font.family":'Times New Roman',"font.size": 16,"mathtext.fontset":'stix'}
# 用于计算指标
x = data_['Gc']; y = data_['Gc1'