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 informazioni utili 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, anche y aumenta, e viceversa.
È inoltre possibile impostare altri marker al posto dei punti e definire la loro 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 puoi 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 simile ai grafici a linee).
Anche se plt.plot(x, y, 'o') e plt.scatter(x, y) possono sembrare simili a prima vista, hanno scopi diversi:
plt.plot(x, y, 'o')è una funzione di grafico a linee che utilizza'o'per mostrare solo i marker. È veloce 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 spazi vuoti 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.
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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?
Fantastico!
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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 informazioni utili 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, anche y aumenta, e viceversa.
È inoltre possibile impostare altri marker al posto dei punti e definire la loro 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 puoi 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 simile ai grafici a linee).
Anche se plt.plot(x, y, 'o') e plt.scatter(x, y) possono sembrare simili a prima vista, hanno scopi diversi:
plt.plot(x, y, 'o')è una funzione di grafico a linee che utilizza'o'per mostrare solo i marker. È veloce 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.
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- Sostituire gli spazi vuoti in modo che l'array
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