标签: scatter-plot

我想使用Visualization Toolkit来分散绘图点,每个绘图点都有不同的颜色.我已经使用了这里给出的建议来绘制灰色的点,但我不明白如何为每个点赋予颜色.

多维数据集示例的相关部分是:

vtkPolyData *cube = vtkPolyData::New();
vtkPoints *points = vtkPoints::New();
vtkCellArray *polys = vtkCellArray::New();
vtkFloatArray *scalars = vtkFloatArray::New();

// Load the point, cell, and data attributes.
for (i=0; i<8; i++) points->InsertPoint(i,x[i]);
for (i=0; i<6; i++) polys->InsertNextCell(4,pts[i]);
for (i=0; i<8; i++) scalars->InsertTuple1(i,i);

// We now assign the pieces to the vtkPolyData.
cube->SetPoints(points);
points->Delete();
cube->SetVerts(polys);
polys->Delete();
cube->GetPointData()->SetScalars(scalars);
scalars->Delete();

我怎样才能给每个Verts一个颜色？

使用此功能

- (void)scatterPlot:(CPTScatterPlot *)plot plotSymbolWasSelectedAtRecordIndex:(NSUInteger)index 

我可以为选定的点添加注释,尽管用手指在iPad或iPhone上选择图表上的一个点是很困难的.反正有没有让这个功能更宽容手指指针设备而不是鼠标？

我想在R中添加回归到我的散点图,并在降雪依赖时使高程独立.我知道如何构建一个简单的散点图 - 但是使用回归并在降雪依赖的情况下使高程独立 - 这是我坚持的事情......非常感谢!

到目前为止,我已经创建了简单的散点图:

> elevation=c(12, 34, 32, 12, 11, 14, 56, 75, 43)
> snowfall=c(6, 52, 41, 25, 22, 9, 43, 67, 32)
> snowfallElevationPlot = data.frame(elevation=elevation, snowfall=snowfall)
> plot(elevation, snowfall)

我希望ggplot2使用通用函数为每个数据点生成错误栏,该函数使用函数提取相同的列名names.以下是演示代码:

plotfn <- function(data, xind, yind, yerr) {
    yerrbar <- aes_string(ymin=names(data)[yind]-names(data)[yerr], ymin=names(data) [yind]+names(data)[yerr])
    p <- ggplot(data, aes_string(x=names(data)[xind], y=names(data)[yind]) + geom_point() + geom_errorbar(yerrbar)
    p
}

errdf <- data.frame('X'=rnorm(100, 2, 3), 'Y'=rnorm(100, 5, 6), 'eY'=rnorm(100))
plotfn(errdf, 1, 2, 3)

运行此命令会出现以下错误:

Error in names(data)[yind] - names(data)[yerr] : 
  non-numeric argument to binary operator

有什么建议？谢谢.

我想使用matlibplot.pyplot生成散点图,并且很多点都是重复的.因此,当我使用pyplot.scatter方法绘制图形时,很多点都在一个点上透支.为了考虑该位置上的点数,我认为我需要设置不同的点大小,如果该点包含更多数据点,则需要设置更大的圆.

有人可以给我一个如何做到这一点的指针？谢谢!

我需要使用色彩图绘制一个3D图形,每个数据点用第四个变量的值着色.假设我有4个变量X,Y,Z和W,其中W = f(X,Y,Z).我想要一个以X,Y和Z为三轴的3D图.该声明scatter3(X,Y,Z,'filled','b')给出了3D中的散点图,但我希望通过将点表示为额外参数来将Z的值合并到图中(具有不同的区域:具有高Z值的数据点的较大圆圈和数据的小圆圈具有低Z值的点或通过使用色彩图绘制具有不同颜色的数据点).但是,我是MATLAB的新手,并不知道如何继续.任何帮助将受到高度赞赏.

提前致谢!

我正在使用R中的hexbin命令制作散点图,但是我需要在对数基础上制作颜色比例？例如,1-10,然后10-100,100-1000 ......等等......有谁知道怎么做才能帮助我？非常感谢!

我正在使用Pythons散点图进行简单的散点图.但无论我如何设置我的轴​​,无论我没有任何负值,我都会在x轴上得到负值.如何强制轴从0开始？

我的代码:

fig, ax = plt.subplots(1)
ax.scatter(lengths,breadths, alpha=0.3, color="#e74c3c", edgecolors='none')
spines_to_remove = ['top', 'right']
for spine in spines_to_remove:
    ax.spines[spine].set_visible(False)
ax.xaxis.set_ticks_position('none')
ax.yaxis.set_ticks_position('none')
ax.xaxis.set_view_interval(0,400)
ax.yaxis.set_view_interval(0,90)
figname = 'scatterlengthsbreadths.pdf'
fig.savefig(figname, bbox_inches='tight')  

如何在R中创建散点图,以便即使在某些类别中具有相同的值,也会显示所有点.除了数据点,我希望每个类别都有平均值.

例如,如果我有两个变量的数据集,其中一个(棉花重量百分比)是因素:

dat <- structure(list(`Tensile Strength` = c(12L, 19L, 17L, 7L, 25L, 
7L, 14L, 12L, 18L, 22L, 18L, 7L, 18L, 18L, 15L, 10L, 11L, 19L, 
11L, 19L, 15L, 19L, 11L, 23L, 9L), `Cotton weight percent` = c(20L, 
30L, 20L, 35L, 30L, 15L, 25L, 20L, 25L, 30L, 20L, 15L, 25L, 20L, 
15L, 35L, 35L, 25L, 15L, 25L, 35L, 30L, 35L, 30L, 15L)), .Names = c("Tensile Strength", 
"Cotton weight percent"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-25L))

如何制作像这样的散点图:

这里,实心点是单独的观察结果,空心圆是平均观察到的拉伸强度.

MWE： 我希望标题位置与图表相同：

这是我的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random 


fig, ax = plt.subplots()

x = random.sample(range(256),200)
y = random.sample(range(256),200)

cor=np.corrcoef(x,y)

plt.scatter(x,y, color='b', s=5, marker=".")
#plt.scatter(x,y, label='skitscat', color='b', s=5, marker=".")
ax.set_xlim(0,300)
ax.set_ylim(0,300)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Correlation Coefficient: %f'%cor[0][1])
#plt.legend()
fig.savefig('plot.png', dpi=fig.dpi)
#plt.show()

但这给出了：

如何确定这个头衔？