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प्रत्येक एक्स के लिए एकाधिक वाई मानों के साथ पायथन स्कैटर प्लॉट

प्रत्येक X के लिए कई Y मानों वाला स्कैटर प्लॉट बनाने के लिए, हम x . बना सकते हैं और y स्कैटर प्लॉट बनाने के लिए numpy, zip का उपयोग करके डेटा पॉइंट और उन्हें एक साथ पुनरावृत्त करें।

कदम

  • फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें।

  • numpy का उपयोग करके यादृच्छिक xs और ys डेटा बिंदु बनाएं।

  • ज़िप xs और ys। उन्हें एक साथ पुनरावृत्त करें।

  • प्रत्येक x . के साथ स्कैटर प्लॉट बनाएं और y मान।

  • आकृति प्रदर्शित करने के लिए, दिखाएँ () . का उपयोग करें विधि।

उदाहरण

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
xs = np.random.rand(100)
ys = np.random.rand(100)
for x, y in zip(xs, ys):
   plt.scatter(x, y, cmap="copper")
plt.show()

आउटपुट

प्रत्येक एक्स के लिए एकाधिक वाई मानों के साथ पायथन स्कैटर प्लॉट


  1. पायथन - लाइन प्लॉट का उपयोग करके कई कॉलम के साथ टाइम सीरीज़ प्लॉट बनाएं

    लाइन प्लॉट का उपयोग करके कई कॉलम के साथ टाइम सीरीज़ प्लॉट बनाने के लिए, लाइनप्लॉट () का उपयोग करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt एक डेटाफ़्रेम बनाएँ। हमारे DataFrame में कई कॉलम हैं - dataFrame = pd.DataFrame({

  1. पायथन - पांडस डेटाफ्रेम के लिए एक स्कैटर प्लॉट बनाएं

    स्कैटर प्लॉट एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तकनीक है। स्कैटर प्लॉट को प्लॉट करने के लिए प्लॉट.स्कैटर () का उपयोग करें। सबसे पहले, आइए आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - हमारे पास टीम रिकॉर्ड्स के साथ हमारा डेटा है। इसे पांडा डेटाफ़्रेम में सेट करें - data = [["Australia", 2500],["Bangladesh&q

  1. पायथन में स्कैटर प्लॉट और कलर मैपिंग

    हम स्कैटर () पद्धति का उपयोग करके एक स्कैटर प्लॉट बना सकते हैं और हम प्रत्येक डेटा बिंदु के लिए रंग सेट कर सकते हैं। कदम np.random.rand() विधि का उपयोग करके किसी दिए गए आकार में यादृच्छिक मान (x और y के लिए) बनाएं। अलग-अलग मार्कर आकार और/या रंग के साथ *y* बनाम *x* का स्कैटर प्लॉट बनाएं, स्कैटर