使用ggplot2在地图上绘制散点图 ######*****绘制散点图代码*****####### options(baidumap.key = '**************') #设置密钥 beijing <- getBaiduMap('北京市', width = 600, height = 600, zoom = 11, scale = 2, messaging = F, color = "bw") #获取北京地图 ggmap(beijing) + geom_jitter(

2.1.身高和体重实例 import matplotlib.pyplot as plt height = [161,162,163,164,165] weight = [50,60,70,80,90] plt.scatter(height,weight) plt.show() 运行生成散点图 In [48]: %run sandian.py 2.2.股票涨幅实例 #股票涨幅 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #收盘和开盘的数据

Matplotlib里有两种画散点图的方法,一种是用ax.plot画,一种是用ax.scatter画. 一. 用ax.plot画 ax.plot(x,y,marker="o",color="black") 二. 用ax.scatter画 ax.scatter(x,y,marker="o",s=sizes,c=colors) ax.plot和ax.scatter的区别: ax.plot:各散点彼此复制,因此整个数据集中所有的点只需配置一次颜色和大小

python中画散点图 示例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D data = np.random.randint(0, 255, size=[40, 40, 40]) x, y, z = data[0], data[1], data[2] ax = plt.subplot(111, projection='3d') # 创建一个三维的绘图工程

刚开始接触Python,照着例子写的代码,百度注释的. from numpy import * import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = random.rand(50,30) #创建一个50行30列的多维数组(ndarray) #basic f1 = plt.figure(1) #创建显示图形输出的窗口对象 plt.subplot(211) #创建子坐标系 #x[:,1]获取第二列作为一维数组

[本文出自天外归云的博客园] 需求 1. Vue中使用ECharts画散点图 2. 在图中加入加均值线 3. 在图中标注出阴影区域 实现 实现这个需求,要明确两点: 1. 知道如何在vue中使用echarts 2. 要知道如何在echarts散点图中画均值线和阴影区域 在下面的代码option对象的series属性中用到了markLine和markArea,标注最值用到了markPoint. 所以去官方文档搜索标线.标点.标图的关键字要搜mark. 如何在vue中使用echarts见文末. 需要

如何利用R包qqman画曼哈顿图? 2017-07-10 lili 生信人 众多周知,R语言提供了各种各样的包,方便实现我们的目的,下面给大家介绍一个可以便捷的画曼哈顿图的包:qqman install.packages(“qqman”)  # 安装包 library(“qqman”)  #加载包 data(package=“qqman”)  # 查看qqman包中的测试数据,此包中包含gwasResults snpsOfInterest 两个测试数据 View(gwasResults)  #查

plot()函数 plot(cars$dist~cars$speed,           # y~x main="XXX",                                   # 画标题 xlab="XXX",                                    #X坐标轴标题 ylab="XXX",                                    #Y坐标轴标题 xlim=c(0,30

1.导入数据 2.散点图 plot(iris[,1]~iris[,4],xlab='Length',ylab='Width',col='red',main='Length VS Width')

ggplot(data=df, aes(x=n, y=rt, group=kernel, shape=kernel, colour=kernel)) + geom_point(fill="white", size=3) + geom_line() + xlab("n") + ylab("Runtime (s)") + opts(title=title,plot.title=theme_text(size=font.size)) + scale_c

对于matplotlib.pyplot( as plt ) 先输入主体数据部分: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X_train = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[2,2,1],[3,2,2]]) X_test = np.array([[1,1,1],[2,1,1]]) y_train = np.array([1,1,-1,1]) y_test = np.array([1,-1]) 我们先做二维图:(取

import pandas as pd data = pd.read_csv('D:/suning/iris.csv') data = data.iloc[:,1:] ###2维散点图 import matplotlib.pyplot as plt k=[ 'Sepal.Length', 'Sepal.Width', 'Petal.Length', 'Petal.Width',] for i in k: for m in k: if i != m: plt.figure(figsize=(10,

前几天分析了一批单细胞TCR的数据,需要画这样一个图: 行是不同的样本,列是不同的T细胞类型,每一个位置点的大小表示T细胞的数目多少,并且还需要根据T细胞所属的克隆型类型涂色.这个图用来描述TCR是我自己构思的,之前没有在文章中见过.好在画图工具是现成的,用的是余老师的scatterpie包.后台回复20210722即可获取本文的测试数据. 1. 导入测试数据 library(tidyverse) library(scatterpie) library(reshape2) df1=read.ta

一:散点图: scatter函数原型   其中散点的形状参数marker如下:   其中颜色参数c如下:     n = 1024 # 均值是0, 方差是1, 取1024个数 x = np.random.normal(0, 1, n) y = np.random.normal(0, 1, n) # 设置颜色值 T = np.arctan2(y, x) bar = plt.scatter(x, y, s=10, c=T, alpha=0.5, cmap='hot') # plt.xticks(()

import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1) #torch.linspace本身是一维向量,unsqueeze是增加维度,把一维化为二维 y=x.pow(2)+0.2*torch.rand(x.size()) #0.2*

当我们在绘制散点图的时候,可能会遇到点特别多的情况,这时点与点之间过度重合,影响我们对图的认知.为了更好地反映特征,我们可以加上点的密度信息,比如在原来散点所在的位置将密度用热图的形式呈现出来,再比如在主图的边缘加上直方图等来反映密度.具体实现如下: 先导入数据,除了ggplot2,还有一个ggExtra包 library(ggplot2) library(tidyverse) library(ggExtra) df=read.table("20191126P31_HTODemux_CiteFu

运行环境: py3.6 matplotlib 2.1.2 x = [2,4,6,7,8,5,4,3] y = [3,6,5,8,4,3,2,4] txt = ['我','今','晚','上','吃','了','个','鲸'] import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.scatter(x, y) for i in range(len(x)): plt.anno

library(splines) library(ggplot2) dt1 <- structure(list(Age = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("o80", "u80"), class = "factor"), NoP = c(47L, 5

这个在我初学的时候我也不是很明白,于是在查了很多资料后找到一个很不错的博客给大家分享一下!! 研读一下代码对初学者有很大的帮助 作为一个初学者,一开始都是模仿别人的代码学会后就成为自己的东西了,相信你看完这篇也能有所收获...

#coding=utf-8 """ 用matplotlib.pyplot画简单的折线图,直方图,散点图 """ import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3,4,5,6] y=[0.4,0.5,2,4,6,1] #画折线图 plt.plot(x,y) plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.title("line chart&qu

1.分组散点图 ①xyplot()函数 > library(lattice) > xyplot(mpg~disp, #定义Y~X轴 + data=mtcars, + groups=cyl, #定义分组 + auto.key=list(corner=c(1,1))) #设置图例 ②qplot()函数 > library(ggplot2) #加载包 > qplot(disp,mpg,data=mtcars, + col= as.factor(cyl)) #用颜色分组 > qplo