scatter plot и plot -- Какая разница между графиками
Primary tabs
Ответ:
Cущественная разница в том, что для одной и той же математической функции:
- scatter plot (диаграмма рассеяния) -- отображает отдельные точки для того же графика,
- а plot -- объединяет и значения функции в непрерывную линию
Вопрос:
правильно ли я понимаю, что "scatter plot" "диаграмма расеяния" и "комплексная плоскость" это одно и то же? Если нет, то что в русском соответствует "scatter plot" и чем такая плоскость отличается от обычного plot графика? т.е. такой https://matplotlib.org/devdocs/api/_as_g... вот от этого https://matplotlib.org/api/_as_gen/matpl...
- Log in to post comments
- 17713 reads
moberaptor
Thu, 11/23/2017 - 21:52
Permalink
plot
plot, просто plot
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np t = np.arange(0.0, 2.0, 0.1) s = 1 + np.sin(2*np.pi*t) plt.plot(t, s) plt.xlabel('time') plt.ylabel('value') plt.title('works fine - line') plt.grid(True) plt.savefig("test_plot_line.png") plt.show()https://imgur.com/a/J05xw
просим plot ничего не соединять
plt.plot(t, s, 'o') plt.xlabel('time') plt.ylabel('value') plt.title('works fine - dot') plt.grid(True) plt.savefig("test_plot_dot.png") plt.show()https://imgur.com/WoxYRbs
plot притворяется, что он scatter plot
import matplotlib.path as mpath import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() Path = mpath.Path path_data = [ (Path.MOVETO, (1.58, -2.57)), (Path.CURVE4, (0.35, -1.1)), (Path.CURVE4, (-1.75, 2.0)), (Path.CURVE4, (0.375, 2.0)), (Path.LINETO, (0.85, 1.15)), (Path.CURVE4, (2.2, 3.2)), (Path.CURVE4, (3, 0.05)), (Path.CURVE4, (2.0, -0.5)), (Path.CLOSEPOLY, (1.58, -2.57)), ] codes, verts = zip(*path_data) path = mpath.Path(verts, codes) x, y = zip(*path.vertices) line, = ax.plot(x, y, 'go-') ax.grid() ax.axis('equal') plt.title('works fine - dots and lines') plt.savefig("dots_and_lines.png") plt.show()https://imgur.com/ewHZGyH
vedro-compota
Thu, 11/23/2017 - 22:33
Permalink
спасибо)
спасибо)
_____________
матфак вгу и остальная классика =)
moberaptor
Thu, 11/23/2017 - 22:02
Permalink
scatter plot
scatter plot показывает не точки, а области, ...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N = 50 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) colors = np.random.rand(N) area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2 plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5) plt.savefig("area.png") plt.show()https://imgur.com/yaSac0e
векторное поле, ...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np X, Y = np.meshgrid(np.arange(0, 2 * np.pi, .2), np.arange(0, 2 * np.pi, .2)) U = np.cos(X) V = np.sin(Y) plt.figure() plt.title("some vectors for lectors") M = np.hypot(U, V) Q = plt.quiver(X, Y, U, V, M, units='x', pivot='tip', width=0.022, scale=1 / 0.15) qk = plt.quiverkey(Q, 0.9, 0.9, 1, r'$1 \frac{m}{s}$', labelpos='E', coordinates='figure') plt.scatter(X, Y, color='k', s=5) plt.savefig("field.png") plt.show()https://imgur.com/Q89VebC
клевер...
from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np np.random.seed(19680801) x = np.arange(0.0, 50.0, 2.0) y = x ** 1.3 + np.random.rand(*x.shape) * 30.0 s = np.random.rand(*x.shape) * 800 + 500 plt.scatter(x, y, s, c="g", alpha=0.5, marker=r'$\clubsuit$', label="Luck") plt.xlabel("Funny") plt.ylabel("Gold") plt.legend(loc=2) plt.savefig("luck.png") plt.show()https://imgur.com/Na17qkk
moberaptor
Thu, 11/23/2017 - 22:08
Permalink
Комментарий
По моему скромному мнению, это две очень похожих функции и при желании можно обойтись любой из них. Их отличие, как мне думается, заключается в том, что в одной ситуации удобнее использовать одну, а в другой другую.
Всем бобра и светлых мыслей!
