Grafico a Dispersione
Un grafico a dispersione è un tipo di grafico che mostra la relazione tra due variabili (x e y) utilizzando punti o altri marcatori.
I grafici a dispersione sono uno degli strumenti più semplici per esaminare visivamente se due variabili sono correlate. Pur non essendo il metodo più preciso, spesso forniscono utili indicazioni a colpo d'occhio.
È simile a un grafico a linee, ad eccezione del fatto che non presenta linee, ma solo marcatori. Per creare un grafico a dispersione, è sufficiente utilizzare la funzione scatter() di pyplot, passando prima i valori per l'asse x, poi i valori per l'asse y. Vediamo un esempio:
1234567import 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()
La sintassi della funzione scatter() è simile a quella di plot(). Tuttavia, a differenza di plot(), è sempre necessario fornire valori sia per i parametri x che y.
In questo esempio, y viene calcolato utilizzando la formula y = 2x + 5. Il grafico a dispersione mostra una relazione lineare positiva: all'aumentare di x, aumenta anche y, e viceversa.
È inoltre possibile impostare altri marker al posto dei punti e definirne la dimensione utilizzando rispettivamente i parametri marker e s:
1234567import 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()
Qui sono stati utilizzati marker 'x' invece dei marker predefiniti 'o' (punti), e la loro dimensione è stata impostata a 100. È possibile modificare il parametro s per esplorare diverse dimensioni dei marker.
La prossima sezione si concentrerà maggiormente sulla personalizzazione dei grafici, ma per ora è possibile consultare la scatter() documentazione della funzione per approfondire.
La creazione di più scatter plot può essere realizzata semplicemente chiamando due volte la funzione scatter() con diversi argomenti x e y (in modo analogo ai grafici a linee).
Sebbene plt.plot(x, y, 'o') e plt.scatter(x, y) possano sembrare simili a prima vista, hanno scopi diversi:
plt.plot(x, y, 'o')è una funzione per grafici a linee che utilizza'o'per mostrare solo i marker. È rapida ma offre opzioni di stile limitate.plt.scatter(x, y)è una funzione dedicata agli scatter plot che offre maggiore controllo — consentendo la personalizzazione individuale di dimensione, colore e trasparenza dei marker.
Swipe to start coding
Visualizzazione di una relazione quadratica tra due variabili utilizzando un grafico a dispersione:
- Sostituire gli underscore, in modo che l'array
ycontenga gli elementi dell'arrayxelevati al quadrato. - Utilizzare la funzione corretta per creare un grafico a dispersione.
- Passare
xeya questa funzione nell'ordine corretto. - Impostare la dimensione dei marker a 70.
Soluzione
Grazie per i tuoi commenti!
single
Chieda ad AI
Chieda ad AI
Chieda pure quello che desidera o provi una delle domande suggerite per iniziare la nostra conversazione
Can you explain how to plot multiple scatter plots on the same graph?
What other marker styles can I use in scatter plots?
How can I customize the colors of the markers in a scatter plot?
Awesome!
Completion rate improved to 3.85Grafico a Dispersione
Scorri per mostrare il menu
Un grafico a dispersione è un tipo di grafico che mostra la relazione tra due variabili (x e y) utilizzando punti o altri marcatori.
I grafici a dispersione sono uno degli strumenti più semplici per esaminare visivamente se due variabili sono correlate. Pur non essendo il metodo più preciso, spesso forniscono utili indicazioni a colpo d'occhio.
È simile a un grafico a linee, ad eccezione del fatto che non presenta linee, ma solo marcatori. Per creare un grafico a dispersione, è sufficiente utilizzare la funzione scatter() di pyplot, passando prima i valori per l'asse x, poi i valori per l'asse y. Vediamo un esempio:
1234567import 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()
La sintassi della funzione scatter() è simile a quella di plot(). Tuttavia, a differenza di plot(), è sempre necessario fornire valori sia per i parametri x che y.
In questo esempio, y viene calcolato utilizzando la formula y = 2x + 5. Il grafico a dispersione mostra una relazione lineare positiva: all'aumentare di x, aumenta anche y, e viceversa.
È inoltre possibile impostare altri marker al posto dei punti e definirne la dimensione utilizzando rispettivamente i parametri marker e s:
1234567import 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()
Qui sono stati utilizzati marker 'x' invece dei marker predefiniti 'o' (punti), e la loro dimensione è stata impostata a 100. È possibile modificare il parametro s per esplorare diverse dimensioni dei marker.
La prossima sezione si concentrerà maggiormente sulla personalizzazione dei grafici, ma per ora è possibile consultare la scatter() documentazione della funzione per approfondire.
La creazione di più scatter plot può essere realizzata semplicemente chiamando due volte la funzione scatter() con diversi argomenti x e y (in modo analogo ai grafici a linee).
Sebbene plt.plot(x, y, 'o') e plt.scatter(x, y) possano sembrare simili a prima vista, hanno scopi diversi:
plt.plot(x, y, 'o')è una funzione per grafici a linee che utilizza'o'per mostrare solo i marker. È rapida ma offre opzioni di stile limitate.plt.scatter(x, y)è una funzione dedicata agli scatter plot che offre maggiore controllo — consentendo la personalizzazione individuale di dimensione, colore e trasparenza dei marker.
Swipe to start coding
Visualizzazione di una relazione quadratica tra due variabili utilizzando un grafico a dispersione:
- Sostituire gli underscore, in modo che l'array
ycontenga gli elementi dell'arrayxelevati al quadrato. - Utilizzare la funzione corretta per creare un grafico a dispersione.
- Passare
xeya questa funzione nell'ordine corretto. - Impostare la dimensione dei marker a 70.
Soluzione
Cambia al desktop per esercitarti nel mondo realeContinua da dove ti trovi utilizzando una delle opzioni seguentiGrazie per i tuoi commenti!
single
