python雷达图怎么显示多个指标(python可视化分析三-绘制带趋势线的散点图)
实现功能:
在散点图上添加趋势线(线性拟合线)反映两个变量是正相关、负相关或者无相关关系。
实现代码:
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import pandas as pd |
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import matplotlib as mpl |
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import matplotlib.pyplot as plt |
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import seaborn as sns |
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import warnings |
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warnings.filterwarnings(action='once') |
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plt.style.use('seaborn-whitegrid') |
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sns.set_style("whitegrid") |
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print(mpl.__version__) |
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print(sns.__version__) |
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def draw_scatter(file): |
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# Import Data |
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df = pd.read_csv(file) |
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df_select = df.loc[df.cyl.isin([4, 8]), :] |
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# Plot |
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gridobj = sns.lmplot( |
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x="displ", |
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y="hwy", |
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hue="cyl", |
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data=df_select, |
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height=7, |
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aspect=1.6, |
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palette='Set1', |
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scatter_kws=dict(s=60, linewidths=.7, edgecolors='black')) |
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# Decorations |
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sns.set(style="whitegrid", font_scale=1.5) |
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gridobj.set(xlim=(0.5, 7.5), ylim=(10, 50)) |
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gridobj.fig.set_size_inches(10, 6) |
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plt.tight_layout() |
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plt.title("Scatterplot with line of best fit grouped by number of cylinders") |
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plt.show() |
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draw_scatter("F:\数据杂坛\datasets\mpg_ggplot2.csv") |
实现效果:
在散点图上添加趋势线(线性拟合线)反映两个变量是正相关、负相关或者无相关关系。红蓝两组数据分别绘制出最佳的线性拟合线。
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