Về hai tùy chọn của bạn, đây là một ví dụ có thể tái sử dụng về âm mưu 3D trong đó
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.rand[20]
y = np.random.rand[20]
z = x*y
fig = plt.figure[figsize=[6, 6]]
plt.scatter[x, y,
linewidths=1, alpha=.7,
edgecolor='k',
s = 200,
c=z]
plt.show[]
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.rand[20]
y = np.random.rand[20]
z = x*y
fig = plt.figure[figsize=[6, 6]]
plt.scatter[x, y,
linewidths=1, alpha=.7,
edgecolor='k',
s = 200,
c=z]
plt.show[]
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.rand[20]
y = np.random.rand[20]
z = x*y
fig = plt.figure[figsize=[6, 6]]
plt.scatter[x, y,
linewidths=1, alpha=.7,
edgecolor='k',
s = 200,
c=z]
plt.show[]
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
x = np.random.rand[20]
y = np.random.rand[20]
z = x*y
fig = plt.figure[figsize=[6, 6]]
ax = fig.add_subplot[111, projection='3d']
ax.scatter[x, y, z,
linewidths=1, alpha=.7,
edgecolor='k',
s = 200,
c=z]
plt.show[]
Hoặc, đây là một ví dụ trong đó
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.rand[20]
y = np.random.rand[20]
z = x*y
fig = plt.figure[figsize=[6, 6]]
plt.scatter[x, y,
linewidths=1, alpha=.7,
edgecolor='k',
s = 200,
c=z]
plt.show[]
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.rand[20]
y = np.random.rand[20]
z = x*y
fig = plt.figure[figsize=[6, 6]]
plt.scatter[x, y,
linewidths=1, alpha=.7,
edgecolor='k',
s = 200,
c=z]
plt.show[]
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.rand[20]
y = np.random.rand[20]
z = x*y
fig = plt.figure[figsize=[6, 6]]
plt.scatter[x, y,
linewidths=1, alpha=.7,
edgecolor='k',
s = 200,
c=z]
plt.show[]
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.rand[20]
y = np.random.rand[20]
z = x*y
fig = plt.figure[figsize=[6, 6]]
plt.scatter[x, y,
linewidths=1, alpha=.7,
edgecolor='k',
s = 200,
c=z]
plt.show[]
Trong biến phân loại để nhóm, nhập cột dữ liệu phân loại xác định các nhóm ..value of a variable is measured at different points in time, the data are referred to as time-series data.
Khi vẽ một biểu đồ chuỗi thời gian, một biến định lượng là bắt buộc. Việc vẽ đồ thị của các đối tượng chuỗi thời gian rất có thể là một trong những bước phân tích dữ liệu chuỗi thời gian. Nếu giá trị của một biến được đo tại các thời điểm khác nhau, dữ liệu được gọi là dữ liệu chuỗi thời gian.
Nếu bạn có các biến khác nhau, làm thế nào bạn sẽ vẽ chuỗi thời gian với dữ liệu đó?
Vẽ đồ thị các biến khác nhau có thể là thách thức, đặc biệt là hiển thị các giá trị. Để làm như vậy, bạn cần nhiều trục y, một cho mỗi biến, như trong hình dưới đây:
Ví dụ:
Lập bản đồ một biểu đồ về cách GDP của một quốc gia thay đổi theo thời gian, so với dân số của nó.
Ảnh hưởng của tốc độ gió đến nhiệt độ.
Âm mưu dân số của hai quốc gia theo thời gian, một trên biểu đồ.
Lưu ý: Điều này khác với việc so sánh cùng một biến trên hai bộ dữ liệu khác nhau.
Có hai cách để tiếp cận vấn đề của hai biến trên biểu đồ:
Thêm hai dòng trên một ô duy nhất và thêm trục y thứ hai với thang đo khác.
Vẽ nhiều trục, với cùng một trục x.
Chúng ta hãy nhìn vào cái đầu tiên trong bước này:
Thêm hai dòng trên một lô duy nhất và trục y thứ hai với tỷ lệ khác
Sử dụng biểu đồ được hiển thị bên dưới, hãy để âm mưu của âm mưu và độ ẩm trên cùng một trục. Vì biểu đồ khá dày đặc [nó có dữ liệu cho mỗi giờ], chúng tôi sẽ chỉ vẽ dữ liệu trong hai ngày đầu tháng một.