如何在 Matplotlib 中制作地毯图？

地毯图用于可视化数据分布。它在一个坐标轴上显示一个变量的数据点。要在 Matplotlib 中构建地毯图，我们可以执行以下步骤：

  • 设置图形大小并调整子图之间的填充和周围的填充。
  • 使用 Numpy 创建 x 数据点。
  • 添加使用高斯核心的核密度估计的表示，kde1 和 kde2。
  • 使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。
  • 将“ax1”添加为子图排列的一部分到该图形。
  • 绘制地毯图，marker_size=20。
  • 使用 plot() 方法绘制 x_eval、kde1(x_eval) 和 kde2(x_eval) 数据点。
  • 在图形上放置图例。
  • 要显示图形，请使用 show() 方法。

示例

import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

x = np.array([-6, -4, 2, 1, 4], dtype=np.float)

kde1 = stats.gaussian_kde(x)
kde2 = stats.gaussian_kde(x, bw_method='silverman')

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, np.zeros(x.shape), 'b+', ms=20)

x_eval = np.linspace(-5, 5, num=10)
ax.plot(x_eval, kde1(x_eval), 'k-', label="Scott's Rule")
ax.plot(x_eval, kde2(x_eval), 'r-', label="Silverman's Rule")

plt.legend(loc='upper right')

plt.show()

输出

将产生以下输出

更新于：2021 年 9 月 20 日

676 次浏览

开始你的 职业

通过完成课程获取认证

开始
广告