Постройте график у х: Функция y = |x| — урок. Алгебра, 8 класс.

линейных графиков

линейных графиков

Содержание главы

Предыдущий

Следующий

Изучение данных в двух измерениях

Линейные графики часто используются для отображения трендов во времени. Например, вы можете исследовать закономерности в загрязняющих веществах. концентрации в наборе данных AIR , выполнив следующие действия.

Откройте набор данных AIR .

Этот набор данных содержит измерения качества воздуха о чем свидетельствуют концентрации различных загрязняющих веществ. Среди загрязняющих веществ – угарный газ ( CO ), озон ( O3 ), диоксид серы ( SO2

), оксид азота ( NO ), и ПЫЛЬ .

.0025 .

Отображает диалоговое окно переменных линейного графика.

Рисунок 5.19: Создание линейного участка

Назначение CO и SO2 Роль Y и DateTime X ROP и DateTime X .

Также назначьте DATETIME роль Label . Затем нажмите OK .

Рисунок 5.20: Назначение переменных линейного графика

Это создает линейный график с одной линией для каждой переменной Y .

Рисунок 5.21: Линейный график

Чтобы связать линии с переменными, просто выберите переменную.

Нажмите на переменную SO2 .

Это выделяет как переменную, так и соответствующую строку.

Рисунок 5.22: SO2 Selected

Нажав на переменные, вы увидите, что SO2 концентрация достигает пика 17 ноября. а потом падает. Концентрация CO показывает регулярную узор пиков и долин до 16-го числа; потом тоже падает.

Чтобы показать больше информации, вы можете добавить маркеры наблюдения к линейному графику.

Нажмите кнопку меню в левом нижнем углу графика. Выберите Наблюдения .

Рисунок 5.23: Всплывающее меню линейного графика

Отображает линейный график с маркерами наблюдения.

Рисунок 5.24: Линейный график с наблюдениями

Укажите и щелкните, чтобы определить наблюдения с самыми высокими концентрациями загрязняющих веществ.

Рисунок 5.25: Идентификация наблюдений

Большинство пиков для CO возникают утром и вечером, около 08:00 или 18:00. Загрязнение угарным газом является часто вызваны автомобилями, поэтому эти пики могут быть вызваны по пробкам в час пик.

Концентрация SO2 соответствует другой схеме. Двуокись серы является загрязняющим веществом, выделяемым электростанциями. Возможно, 17 числа был пик спроса на электроэнергию.

Падение загрязняющих веществ после 17 числа может быть частично объяснил тем, что 18-е и 19-е были Суббота и воскресенье. Выходные устраняют модели движения в час пик. Тем не менее, 9Уровень 0024 CO также упал 16 числа, что было в четверг. Здесь действует дополнительный фактор.

Выберите Edit:Windows:Renew , чтобы воссоздать линейный график.

Добавьте WIND в список переменных Y . Затем нажмите OK .

Рисунок 5.26: Добавление ВЕТЕР Переменная

На линейном графике щелкните переменную ВЕТЕР .

Рис. 5.27: ВЕТЕР Скорость

Мало того, что 18 и 19 числа были выходными, но сильный ветер был 16, 17, 18, и 19-й. Эти ветры очистили многое загрязняющих веществ из местной атмосферы.

Связанные Чтение

Мозаичные сюжеты, Глава 33.

Связанные Чтение

Графики рассеяния, глава 35.

4

5
Содержание главы

Связанные Чтение	Линейные графики, глава 34.
Предыдущий	Следующий	Топ

Copyright © 1999 SAS Institute Inc., Кэри, Северная Каролина, США. Все права защищены.

python — добавление y = x к диаграмме рассеяния matplotlib, если я не отслеживал все точки данных, которые были в

спросил 8 лет, 2 месяца назад

Изменено 12 дней назад

Просмотрено 68 тысяч раз

Вот некоторый код, который разбивает график ряда различных серий с использованием matplotlib, а затем добавляет строку y=x:

 import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt, matplotlib.cm as cm, pylab
ряд = 10
цвета = см. радуга(np.linspace(0, 1, nseries))
все_х = []
all_y = []
для i в диапазоне (nseries):
    х = np.random.random(12)+i/10.0
    y = np.random.random(12)+i/5.0
    plt.scatter(x, y, color=colors[i])
    all_x.расширить(х)
    all_y.extend(y)
# Могу ли я каким-то образом выполнить следующую часть (добавить identity_line), если я не отслеживал все значения x и y, которые я видел?
identity_line = np.linspace(max(min(all_x), min(all_y)),
                            мин (макс (все_х), макс (все_у)))
plt.plot(identity_line, identity_line, color="black", linestyle="dashed", linewidth=3.0)
plt.show()
 

Чтобы добиться этого, мне пришлось отслеживать все значения x и y, которые вошли в точечную диаграмму, чтобы я знал, где должно начинаться и заканчиваться identity_line . Есть ли способ заставить y = x отображаться, даже если у меня нет списка всех точек, которые я начертил? Я бы подумал, что что-то в matplotlib может дать мне список всех точек постфактум, но я не смог понять, как получить этот список.

• питон
• матплотлиб
• plot
• диаграмма рассеяния

Вам не нужно ничего знать о ваших данных как таковых . Вы можете уйти от того, что ваш объект оси matplotlib расскажет вам о данных.

См. ниже:

 импортировать numpy как np
импортировать matplotlib.pyplot как plt
# случайные данные
N = 37
x = np.random.normal (loc = 3,5, масштаб = 1,25, размер = N)
y = np.random.normal (loc = 3,4, масштаб = 1,5, размер = N)
с = х**2 + у**2
# теперь отсортируйте его, чтобы он выглядел как связанный
x.sort ()
у.сортировать()
рис, топор = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, s=25, c=c, cmap=plt.cm.coolwarm, zorder=10)
 

Вот хорошая часть:

 lims = [
    np.min([ax.get_xlim(), ax.get_ylim()]), # мин обеих осей
    np.max([ax.get_xlim(), ax.get_ylim()]), # максимум по обеим осям
]
# теперь наносим оба ограничения друг на друга
ax.plot (lims, lims, 'k-', альфа = 0,75, zorder = 0)
ax.set_aspect('равно')
ax.set_xlim (лимс)
ax.  set_ylim (лимс)
fig.savefig('/Users/paul/Desktop/so.png', dpi=300)
 

И вуаля

1

В одну строку:

ax.plot([0,1],[0,1], transform=ax.transAxes)

Нет необходимости изменять xlim или ylim.

1

Если задать для Scalex и Scaley значение False, это немного сэкономит бухгалтерию. Это то, что я использовал в последнее время для наложения y=x:

 xpoints = ypoints = plt.xlim()
plt.plot(xpoints, ypoints, linestyle='--', color='k', lw=3, scalex=False, scaley=False)
 

или если у вас есть ось:

 xpoints = ypoints = ax.get_xlim()
ax.plot(xpoints, ypoints, linestyle='--', color='k', lw=3, scalex=False, scaley=False)
 

Конечно, это не даст вам квадратного соотношения сторон. Если вас это волнует, воспользуйтесь решением Пола Х.

Начиная с matplotlib 3.3, это стало очень простым благодаря методу оси, для которого нужны только точка и наклон.