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Ultimative Visualisierung mit Python
Ultimative Visualisierung mit Python
Streudiagramm
Du hast großartige Arbeit beim Lernen über Liniendiagramme geleistet, daher wird es jetzt viel einfacher für dich sein, in Streudiagramme einzutauchen.
Ein Streudiagramm ist einfach ein Diagramm, das eine Beziehung zwischen zwei Variablen (x und y) mit Punkten oder anderen Markierungen darstellt. Ein Streudiagramm zu erstellen, ist vielleicht der einfachste Weg, um zu überprüfen, ob zwei Variablen korreliert sind (nicht der genaueste, aber es kann dennoch einige Einblicke geben).
Es ist ähnlich wie ein Liniendiagramm, mit dem Unterschied, dass es keine Linien hat, sondern nur Markierungen. Um ein Streudiagramm zu erstellen, musst du lediglich die scatter()-Funktion von pyplot verwenden, indem du zuerst die Werte für die x-Achse und dann die Werte für die y-Achse übergibst. Schauen wir uns ein Beispiel an:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([6, 1, 8, 20, 13, 4, 16, 5, 11, 10]) y = 2 * x + 5 # Creating a scatter plot plt.scatter(x, y) plt.show()
Die Syntax der scatter()-Funktion ähnelt der von plot(). Im Gegensatz zu plot() musst du jedoch immer Werte für beide Parameter x und y angeben.
In unserem Fall werden die y-Werte linear durch die Formel y = 2x + 5 bestimmt. Unser Streudiagramm veranschaulicht visuell die positive lineare Beziehung zwischen diesen beiden Variablen: y steigt mit zunehmendem x und fällt mit abnehmendem x.
Es ist auch möglich, andere Markierungen anstelle von Punkten zu setzen und deren Größe mit den Parametern marker und s festzulegen:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([6, 1, 8, 20, 13, 4, 16, 5, 11, 10]) y = 2 * x + 5 # Specifying the markers and their size plt.scatter(x, y, marker='x', s=100) plt.show()
Hier haben wir 'x' als Marker anstelle von 'o' (Punkte) standardmäßig verwendet und ihre Größe auf 100 gesetzt. Fühlen Sie sich frei, mit dem s (Größe) Parameter zu experimentieren. Wir werden uns im nächsten Abschnitt mehr auf die Anpassung von Diagrammen konzentrieren, aber vorerst können Sie die scatter() Funktion Dokumentation verwenden, um mehr zu erkunden.
Das Plotten von mehreren Streudiagrammen kann einfach durch zweimaliges Aufrufen der scatter() Funktion mit unterschiedlichen x und y Argumenten erreicht werden (ähnlich wie bei Liniendiagrammen).
Swipe to start coding
Jetzt werden Sie eine quadratische Beziehung zwischen zwei Variablen mit einem Streudiagramm darstellen:
- Ersetzen Sie die Unterstriche, sodass das
yArray quadratische Elemente desxArrays enthält. - Verwenden Sie die richtige Funktion, um ein Streudiagramm zu erstellen.
- Übergeben Sie
xundyin dieser Funktion in der richtigen Reihenfolge. - Setzen Sie die Größe der Marker auf 70.
Lösung
Wechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwendenDanke für Ihr Feedback!
Streudiagramm
Du hast großartige Arbeit beim Lernen über Liniendiagramme geleistet, daher wird es jetzt viel einfacher für dich sein, in Streudiagramme einzutauchen.
Ein Streudiagramm ist einfach ein Diagramm, das eine Beziehung zwischen zwei Variablen (x und y) mit Punkten oder anderen Markierungen darstellt. Ein Streudiagramm zu erstellen, ist vielleicht der einfachste Weg, um zu überprüfen, ob zwei Variablen korreliert sind (nicht der genaueste, aber es kann dennoch einige Einblicke geben).
Es ist ähnlich wie ein Liniendiagramm, mit dem Unterschied, dass es keine Linien hat, sondern nur Markierungen. Um ein Streudiagramm zu erstellen, musst du lediglich die scatter()-Funktion von pyplot verwenden, indem du zuerst die Werte für die x-Achse und dann die Werte für die y-Achse übergibst. Schauen wir uns ein Beispiel an:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([6, 1, 8, 20, 13, 4, 16, 5, 11, 10]) y = 2 * x + 5 # Creating a scatter plot plt.scatter(x, y) plt.show()
Die Syntax der scatter()-Funktion ähnelt der von plot(). Im Gegensatz zu plot() musst du jedoch immer Werte für beide Parameter x und y angeben.
In unserem Fall werden die y-Werte linear durch die Formel y = 2x + 5 bestimmt. Unser Streudiagramm veranschaulicht visuell die positive lineare Beziehung zwischen diesen beiden Variablen: y steigt mit zunehmendem x und fällt mit abnehmendem x.
Es ist auch möglich, andere Markierungen anstelle von Punkten zu setzen und deren Größe mit den Parametern marker und s festzulegen:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([6, 1, 8, 20, 13, 4, 16, 5, 11, 10]) y = 2 * x + 5 # Specifying the markers and their size plt.scatter(x, y, marker='x', s=100) plt.show()
Hier haben wir 'x' als Marker anstelle von 'o' (Punkte) standardmäßig verwendet und ihre Größe auf 100 gesetzt. Fühlen Sie sich frei, mit dem s (Größe) Parameter zu experimentieren. Wir werden uns im nächsten Abschnitt mehr auf die Anpassung von Diagrammen konzentrieren, aber vorerst können Sie die scatter() Funktion Dokumentation verwenden, um mehr zu erkunden.
Das Plotten von mehreren Streudiagrammen kann einfach durch zweimaliges Aufrufen der scatter() Funktion mit unterschiedlichen x und y Argumenten erreicht werden (ähnlich wie bei Liniendiagrammen).
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Jetzt werden Sie eine quadratische Beziehung zwischen zwei Variablen mit einem Streudiagramm darstellen:
- Ersetzen Sie die Unterstriche, sodass das
yArray quadratische Elemente desxArrays enthält. - Verwenden Sie die richtige Funktion, um ein Streudiagramm zu erstellen.
- Übergeben Sie
xundyin dieser Funktion in der richtigen Reihenfolge. - Setzen Sie die Größe der Marker auf 70.
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