散点图，散点图和气泡图

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📜 散点图，散点图和气泡图

📅 最后修改于: 2020-11-29 07:05:45 🧑 作者: Mango

本章重点介绍有关散点图，散点图和气泡图的详细信息。首先，让我们研究散点图。

散点图

散点图用于在水平和垂直轴上绘制数据点，以显示一个变量如何影响另一个变量。数据表中的每一行都由一个标记表示，其位置取决于其在X和Y轴上设置的列中的值。

graph_objs模块(go.Scatter)的scatter()方法产生散布跟踪。在此， mode属性决定数据点的外观。模式的默认值是显示连接数据点的连续线的线。如果设置为markers ，则仅显示由小实心圆表示的数据点。为模式分配“线+标记”时，将同时显示圆圈和线条。

在以下示例中，在直角坐标系中绘制了三组随机生成的点的散布轨迹。下面说明了显示为不同模式属性的每个跟踪。

import numpy as np
N = 100
x_vals = np.linspace(0, 1, N)
y1 = np.random.randn(N) + 5
y2 = np.random.randn(N)
y3 = np.random.randn(N) - 5
trace0 = go.Scatter(
   x = x_vals,
   y = y1,
   mode = 'markers',
   name = 'markers'
)
trace1 = go.Scatter(
   x = x_vals,
   y = y2,
   mode = 'lines+markers',
   name = 'line+markers'
)
trace2 = go.Scatter(
   x = x_vals,
   y = y3,
   mode = 'lines',
   name = 'line'
)
data = [trace0, trace1, trace2]
fig = go.Figure(data = data)
iplot(fig)

Jupyter笔记本单元的输出如下所示-

Jupyter笔记本电池

散点图

WebGL (Web图形库)是一个JavaScript API，可在任何兼容的Web浏览器中渲染交互式2D和3D图形，而无需使用插件。 WebGL与其他Web标准完全集成，从而允许图形处理单元(GPU)加速使用图像处理。

可以使用Scattergl()代替Scatter()来实现WebGL，以提高速度，改善交互性并绘制更多数据。当涉及大量数据点时， go.scattergl()函数可提供更好的性能。

import numpy as np
N = 100000
x = np.random.randn(N)
y = np.random.randn(N)
   trace0 = go.Scattergl(
   x = x, y = y, mode = 'markers'
)
data = [trace0]
layout = go.Layout(title = "scattergl plot ")
fig = go.Figure(data = data, layout = layout)
iplot(fig)

输出在下面提到-

散点图

气泡图

气泡图显示数据的三个维度。每个具有三个关联数据维度的实体都被绘制为一个磁盘(气泡)，该磁盘通过磁盘的xy位置表示两个维度，而通过磁盘的大小表示第三个维度。气泡的大小由第三数据序列中的值确定。

气泡图是散点图的一种变体，其中数据点被替换为气泡。如果数据具有如下所示的三个维度，则创建气泡图将是一个不错的选择。

Company	Products	Sale	Share
A	13	2354	23
B	6	5423	47
C	23	2451	30

气泡图是通过go.Scatter()跟踪生成的。以上数据系列中的两个以x和y属性给出。第三维由标记显示，其大小表示第三数据序列。在上述情况下，我们将产品和销售用作x和y属性，将市场份额用作标记大小。

在Jupyter笔记本中输入以下代码。

company = ['A','B','C']
products = [13,6,23]
sale = [2354,5423,4251]
share = [23,47,30]
fig = go.Figure(data = [go.Scatter(
   x = products, y = sale,
   text = [
      'company:'+c+' share:'+str(s)+'%' 
      for c in company for s in share if company.index(c)==share.index(s)
   ],
   mode = 'markers',
   marker_size = share, marker_color = ['blue','red','yellow'])
])
iplot(fig)

输出将如下所示-

气泡图