Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lære Spredningsdiagram | Lage Ofte Brukte Diagrammer
Ultimate Visualisering med Python

Sveip for å vise menyen

book
Spredningsdiagram

Note
Definisjon

Et spredningsdiagram er en type diagram som viser forholdet mellom to variabler (x og y) ved hjelp av prikker eller andre markører.

Spredningsdiagrammer er et av de enkleste verktøyene for å visuelt undersøke om to variabler er korrelert. Selv om det ikke er den mest presise metoden, gir de ofte nyttig innsikt ved første øyekast.

Det ligner på et linjediagram, bortsett fra at det ikke har linjer, kun markører. For å lage et spredningsdiagram, bruker du bare funksjonen scatter() fra pyplot, hvor du først oppgir verdier for x-aksen, deretter verdier for y-aksen. La oss se på et eksempel:

1234567
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()
copy

Syntaksen til scatter()-funksjonen ligner på den for plot(). Men i motsetning til plot(), må du alltid oppgi verdier for både x- og y-parametrene.

I dette eksemplet beregnes y ved hjelp av formelen y = 2x + 5. Spredningsdiagrammet viser en positiv lineær sammenheng — når x øker, øker også y, og omvendt.

Det er også mulig å angi andre markører i stedet for prikker og angi størrelsen deres ved å bruke henholdsvis parameterne marker og s:

1234567
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()
copy

Her ble 'x'-markører brukt i stedet for standard 'o' (prikker), og størrelsen ble satt til 100. Du kan justere s-parameteren for å utforske ulike markørstørrelser.

Note
Studer mer

Neste seksjon vil fokusere mer på tilpasning av plott, men foreløpig kan du bruke scatter()-funksjonens dokumentasjon for å utforske mer.

Å lage flere spredningsplott kan enkelt gjøres ved å kalle scatter()-funksjonen to ganger med ulike x- og y-argumenter (på samme måte som for linjeplott).

Note
Merk

Selv om plt.plot(x, y, 'o') og plt.scatter(x, y) kan se like ut ved første øyekast, har de ulike formål:

  • plt.plot(x, y, 'o') er en linjeplott-funksjon som bruker 'o' for kun å vise markører. Dette er raskt, men gir begrensede muligheter for stilvalg.
  • plt.scatter(x, y) er en dedikert spredningsplott-funksjon som gir mer kontroll — og gjør det mulig å tilpasse markørstørrelse, farge og gjennomsiktighet individuelt.
Oppgave

Swipe to start coding

Vis en kvadratisk sammenheng mellom to variabler ved hjelp av et spredningsdiagram:

  1. Erstatt understrekene slik at y-arrayen inneholder kvadrerte elementer fra x-arrayen.
  2. Bruk riktig funksjon for å lage et spredningsdiagram.
  3. Send inn x og y til denne funksjonen i riktig rekkefølge.
  4. Sett størrelsen på markørene til 70.

Løsning

Switch to desktopBytt til skrivebordet for virkelighetspraksisFortsett der du er med et av alternativene nedenfor
Alt var klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 2. Kapittel 3

Spør AI

expand
ChatGPT

Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår

book
Spredningsdiagram

Note
Definisjon

Et spredningsdiagram er en type diagram som viser forholdet mellom to variabler (x og y) ved hjelp av prikker eller andre markører.

Spredningsdiagrammer er et av de enkleste verktøyene for å visuelt undersøke om to variabler er korrelert. Selv om det ikke er den mest presise metoden, gir de ofte nyttig innsikt ved første øyekast.

Det ligner på et linjediagram, bortsett fra at det ikke har linjer, kun markører. For å lage et spredningsdiagram, bruker du bare funksjonen scatter() fra pyplot, hvor du først oppgir verdier for x-aksen, deretter verdier for y-aksen. La oss se på et eksempel:

1234567
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()
copy

Syntaksen til scatter()-funksjonen ligner på den for plot(). Men i motsetning til plot(), må du alltid oppgi verdier for både x- og y-parametrene.

I dette eksemplet beregnes y ved hjelp av formelen y = 2x + 5. Spredningsdiagrammet viser en positiv lineær sammenheng — når x øker, øker også y, og omvendt.

Det er også mulig å angi andre markører i stedet for prikker og angi størrelsen deres ved å bruke henholdsvis parameterne marker og s:

1234567
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()
copy

Her ble 'x'-markører brukt i stedet for standard 'o' (prikker), og størrelsen ble satt til 100. Du kan justere s-parameteren for å utforske ulike markørstørrelser.

Note
Studer mer

Neste seksjon vil fokusere mer på tilpasning av plott, men foreløpig kan du bruke scatter()-funksjonens dokumentasjon for å utforske mer.

Å lage flere spredningsplott kan enkelt gjøres ved å kalle scatter()-funksjonen to ganger med ulike x- og y-argumenter (på samme måte som for linjeplott).

Note
Merk

Selv om plt.plot(x, y, 'o') og plt.scatter(x, y) kan se like ut ved første øyekast, har de ulike formål:

  • plt.plot(x, y, 'o') er en linjeplott-funksjon som bruker 'o' for kun å vise markører. Dette er raskt, men gir begrensede muligheter for stilvalg.
  • plt.scatter(x, y) er en dedikert spredningsplott-funksjon som gir mer kontroll — og gjør det mulig å tilpasse markørstørrelse, farge og gjennomsiktighet individuelt.
Oppgave

Swipe to start coding

Vis en kvadratisk sammenheng mellom to variabler ved hjelp av et spredningsdiagram:

  1. Erstatt understrekene slik at y-arrayen inneholder kvadrerte elementer fra x-arrayen.
  2. Bruk riktig funksjon for å lage et spredningsdiagram.
  3. Send inn x og y til denne funksjonen i riktig rekkefølge.
  4. Sett størrelsen på markørene til 70.

Løsning

Switch to desktopBytt til skrivebordet for virkelighetspraksisFortsett der du er med et av alternativene nedenfor
Alt var klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 2. Kapittel 3
Switch to desktopBytt til skrivebordet for virkelighetspraksisFortsett der du er med et av alternativene nedenfor
Vi beklager at noe gikk galt. Hva skjedde?
some-alt