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简介
绘制平行坐标系图(Parallel Coordinates Plot)是一种用于可视化多维数据的强大方法。在这篇文章中,我们将介绍如何使用Matplotlib库创建平行坐标系图,以及如何解释和定制这种图表。我们将使用一个示例数据集来演示。 什么是平行坐标系图平行坐标系图是一种多维数据可视化技术,通过将数据的不同特征(维度)表示为平行的坐标轴,以便在不同维度之间进行比较。每个数据点用一条线段连接各个坐标轴上的对应数值,从而呈现出数据的模式、趋势和关系。 数据准备首先,让我们创建一个示例数据集,用于绘制平行坐标系图。我们将使用Pandas库来生成一个包含不同特征的虚构数据集。 import pandas as pd import numpy as np # 创建示例数据集 data = { 'Feature1': np.random.rand(100) * 100, 'Feature2': np.random.rand(100) * 50, 'Feature3': np.random.rand(100) * 200, 'Feature4': np.random.rand(100) * 30, 'Feature5': np.random.rand(100) * 150, } df = pd.DataFrame(data) 绘制平行坐标系图接下来,我们将使用Matplotlib来绘制平行坐标系图。首先,导入必要的库: import matplotlib.pyplot as plt然后,我们可以创建一个平行坐标系图: # 创建一个绘图区域 plt.figure(figsize=(10, 6)) # 绘制平行坐标系图 pd.plotting.parallel_coordinates(df, 'Feature1') plt.title('Parallel Coordinates Plot') # 显示图形 plt.show() 上述示例中,我们使用pd.plotting.parallel_coordinates()函数绘制平行坐标系图。第一个参数是包含数据的DataFrame,第二个参数是要突出显示的特征名称。你可以根据需要选择其他特征。 定制平行坐标系图平行坐标系图提供了许多定制选项,以便更好地呈现数据。以下是一些示例定制选项: 颜色:你可以为不同的特征线段指定不同的颜色。透明度:通过设置线段的透明度,可以减少重叠线段的混淆。标签:添加轴标签和图例以提供更多信息。网格:添加网格线以帮助读者更准确地解释数据。以下是一个示例,演示如何添加颜色、透明度和标签: # 创建一个绘图区域 plt.figure(figsize=(10, 6)) # 定制绘图 pd.plotting.parallel_coordinates(df, 'Feature1', color=('#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd'), alpha=0.7) plt.title('Customized Parallel Coordinates Plot') # 添加轴标签和图例 plt.xticks(range(5), df.columns, rotation=45) plt.legend(loc='upper right') # 显示图形 plt.show() 运行代码,绘制的图像如下: 总结平行坐标系图是一种强大的数据可视化工具,可以用于展示多维数据的模式和关系。在本文中,我们介绍了如何使用Matplotlib创建平行坐标系图,包括生成示例数据集、绘制图表以及定制图表。你可以根据自己的需求和数据来进一步扩展和定制平行坐标系图,以更好地理解和传达数据。 总结: 感谢每一个认真阅读我文章的人!!! 作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路,如果你不想再体验一次学习时找不到资料,没人解答问题,坚持几天便放弃的感受的话,在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源,希望能给你前进的路上带来帮助。 文档获取方式: 加入我的软件测试交流群:680748947免费获取~(同行大佬一起学术交流,每晚都有大佬直播分享技术知识点) 这份文档,对于想从事【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程,希望也能帮助到你! 以上均可以分享,只需要你搜索vx公众号:程序员雨果,即可免费领取 |
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