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有些情况下,我们需要在二维图表中使用轮廓或颜色区域来展示三维的数据 可以设想等高线地图或温度分布图 。Matplotlib 提供了三个有用的函数来处理这项任务:plt.contour绘制轮廓图,plt.contourf来绘制填充区域颜色的图表以及plt.imshow来展示图像。本节会介绍几个使用它们的例子。当然我们还是首先从将需要使用的包导入 notebook 和初始化工作开始: 三维可视化函数 ...
2021-01-05 18:24 0 432 推荐指数:
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代码: View Code 参考:https://blog.csdn.net/qq_41000974/article/details/110309521 ...
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一、前言 区域轮廓图的前提是,如何拿到这些轮廓的js文件,网络上其实能够找到各省市的轮廓的json数据,这些json数据对应内容是各种边界的一些类似 @@CGIUCACAAAAA@Q@ 字符的东西,每段这种字符表示一个特定的封闭区域,具体的这种字符的规则含义,搜索了一圈没有找到答案,莫非是 ...
接着上篇,一个简单的直方图可以是我们开始理解数据集的第一步。前面我们看到了 Matplotlib 的直方图函数,我们可以用一行代码绘制基础的直方图,当然首先需要将需要用的包导入 Pycharm: hist()函数有很多的参数可以用来调整运算和展示;下面又一个 ...
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直方图用于展示数据的分布情况,x轴是一个连续变量,y轴是该变量在一定区间内的频次。 下面利用Nathan Yau所著的《鲜活的数据:数据可视化指南》一书中的数据,学习画图。 数据地址: ...
由于直方图受组距(bin size)影响很大,设置不同的组距可能会产生完全不同的可视化结果。因此我们可以用密度平滑估计来更好地反映数据的真实特征。具体可参见这篇文章:https://blog.csdn.net/unixtch/article/details/78556499 ...