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法律研究如何在 Matplotlib 中製作地毯圖？
地毯圖用於視覺化資料分佈。它在一個座標軸上顯示一個變數的資料點。要在 Matplotlib 中構建地毯圖，我們可以執行以下步驟：
- 設定圖形大小並調整子圖之間的填充和周圍的填充。
- 使用 Numpy 建立 x 資料點。
- 新增使用高斯核心的核密度估計的表示，kde1 和 kde2。
- 使用 figure() 方法建立新圖形或啟用現有圖形。
- 將“ax1”新增為子圖排列的一部分到該圖形。
- 繪製地毯圖，marker_size=20。
- 使用 plot() 方法繪製 x_eval、kde1(x_eval) 和 kde2(x_eval) 資料點。
- 在圖形上放置圖例。
- 要顯示圖形，請使用 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()
輸出
將產生以下輸出
更新於：2021 年 9 月 20 日
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