Диаграмма рассеяния с гистограммами для локализованных осей

Beginner

This tutorial is from open-source community. Access the source code

Введение

В визуализации данных диаграммы рассеяния используются для показа взаимосвязи между двумя переменными. Кроме того, гистограммы полезны для показа распределения одной переменной. В этом руководстве вы узнаете, как создать диаграмму рассеяния с гистограммами с использованием библиотеки Matplotlib для Python.

Советы по работе с ВМ

После завершения запуска ВМ щелкните в верхнем левом углу, чтобы переключиться на вкладку Ноутбук, чтобы получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений в Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импортируем необходимые библиотеки

В этом шаге мы импортируем необходимые библиотеки.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable

Создаем случайные данные

В этом шаге мы создадим случайные данные для использования в диаграмме рассеяния.

np.random.seed(19680801)
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

Создаем диаграмму рассеяния

В этом шаге мы создадим диаграмму рассеяния с использованием случайных данных из шага 2.

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5.5, 5.5))
ax.scatter(x, y)
ax.set_aspect(1.)

Создаем гистограммы

В этом шаге мы создадим гистограммы для переменных x и y с использованием make_axes_locatable из mpl_toolkits.axes_grid1.

divider = make_axes_locatable(ax)
ax_histx = divider.append_axes("top", 1.2, pad=0.1, sharex=ax)
ax_histy = divider.append_axes("right", 1.2, pad=0.1, sharey=ax)

ax_histx.xaxis.set_tick_params(labelbottom=False)
ax_histy.yaxis.set_tick_params(labelleft=False)

binwidth = 0.25
xymax = max(np.max(np.abs(x)), np.max(np.abs(y)))
lim = (int(xymax/binwidth) + 1)*binwidth
bins = np.arange(-lim, lim + binwidth, binwidth)

ax_histx.hist(x, bins=bins)
ax_histy.hist(y, bins=bins, orientation='horizontal')

ax_histx.set_yticks([0, 50, 100])
ax_histy.set_xticks([0, 50, 100])

Отображаем график

В этом шаге мы отобразим диаграмму рассеяния с гистограммами.

plt.show()

Резюме

В этом руководстве вы узнали, как создать диаграмму рассеяния с гистограммами с использованием библиотеки Matplotlib для Python. Сначала вы импортировали необходимые библиотеки, затем создали случайные данные для диаграммы рассеяния. Далее вы создали диаграмму рассеяния и гистограммы с использованием make_axes_locatable. Наконец, вы отобразили график.