plt.scatter（x、y）を使用した基本的な散布図にmatplotlibを使用し、ラベル、色、サイズ、およびマーカーをカスタマイズします。 2. Seabornを使用してスタイリングを強化し、SNS.SCATTERPLOTとカテゴリにはHUEでグループ化します。 3. numpyのnp.polyfitを使用して線形回帰を使用してトレンドラインを追加し、凡例、グリッド、ラベルを含めて明確さを改善します。常に軸にラベルを付け、タイトルを追加して、プロットを有益で完全にします。
Pythonで散布図を作成することはシンプルで、 MatplotlibとSeabornライブラリを使用して最も一般的に行われます。段階的にできる方法は次のとおりです。
1。MATPLOTLIBの使用（基本的および最も一般的）
Matplotlibは、Pythonの基礎(chǔ)プロットライブラリです。
pltとしてmatplotlib.pyplotをインポートします ＃サンプルデータ x = [1、2、3、4、5] y = [2、4、1、5、3] ＃散布図を作成します plt.scatter（x、y） plt.xlabel（ 'x values'） plt.ylabel（ 'y values'） plt.title（ 'Simple ScatterPlot'） plt.show（）
-
plt.scatter(x, y)散布図を作成します。 - 明確にするためにラベルとタイトルを追加します。
-
plt.show()プロットを表示します。
カスタマイズすることもできます。
- 色：
plt.scatter(x, y, c='red') - サイズ：
plt.scatter(x, y, s=100) - マーカースタイル：
plt.scatter(x, y, marker='^')（三角形）
2。シーボーンの使用（より良いスタイリングとグループ化）
SeabornはMatplotlibの上に構(gòu)築され、特にグループ化されたデータの場合、コードが少ない視覚的に魅力的なプロットを作成します。
シーボーンをSNSとしてインポートします
pltとしてmatplotlib.pyplotをインポートします
＃辭書またはデータフレームとしてデータをサンプリングします
PDとしてパンダをインポートします
data = pd.dataframe（{
「高さ」：[150、160、170、180、190]、
「重量」：[50、60、70、80、90]、
「性別」：['f'、 'f'、 'm'、 'm'、 'm']
}）
＃カテゴリの色相を使用して散布図を作成します
sns.scatterplot（data = data、x = 'height'、y = 'weight'、hue = 'gender'、s = 100）
plt.title（ '性別による散布図'）
plt.show（）-
hue='Gender'カテゴリごとにポイントを自動的に色付けします。 - デフォルトではよりよく見えます（グリッド、色など）。
3.さらに機(jī)能を追加（トレンドライン、ラベルなど）
Numpyを使用してトレンドラインを追加することにより、散布図を強化できます。
pltとしてmatplotlib.pyplotをインポートします
npとしてnumpyをインポートします
x = np.array（[1、2、3、4、5、6]）
y = np.array（[2、3、5、6、8、10]）
＃散布ポイント
plt.scatter（x、y、label = 'data points'）
＃ラインをフィットする（線形回帰）
m、b = np.polyfit（x、y、1）＃slope and Intercept
plt.plot（x、m*xb、color = 'red'、linestyle = ' - ' - 、label = f'trend line：y = {m：.1f} x {b：.1f} '）
plt.xlabel（ 'x'）
plt.ylabel（ 'y'）
plt.title（ 'トレンドラインを備えた散布図'）
plt.legend（）
plt.grid（true、alpha = 0.3）
plt.show（）キーポイントの概要：
- 基本的な高速プロットには、 Matplotlibを使用します。
- データフレームまたはカテゴリデータを使用するときは、 Seabornを使用します。
- 常に軸にラベルを付けてタイトルを追加します。
- 読みやすさを向上させるために、色、サイズ、スタイルをカスタマイズします。
- 相関洞察のトレンドラインを追加することを検討してください。
基本的に、それはわずか數(shù)行のコードですが、変數(shù)間の関係を探るために非常に強力です。
以上がPythonで散布図を作成する方法は？の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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Pythonクラスの多型
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複數(shù)の実裝」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統(tǒng)一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書き換えを通じて実裝されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK（）方法は、犬と貓のサブクラスに異なる実裝を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw（）メソッドを均一に呼び出すなど、コード構(gòu)造を簡素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開発における異なる文字の共通の動作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実裝多型を満たす必要があります：親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を?qū)g裝する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます
Python関數(shù)引數(shù)とパラメーター
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
パラメーターは関數(shù)を定義するときはプレースホルダーであり、引數(shù)は呼び出し時に特定の値が渡されます。 1。位置パラメーターを順番に渡す必要があり、順序が正しくない場合は結(jié)果のエラーにつながります。 2。キーワードパラメーターはパラメーター名で指定されており、順序を変更して読みやすさを向上させることができます。 3.デフォルトのパラメーター値は、複製コードを避けるために定義されたときに割り當(dāng)てられますが、変數(shù)オブジェクトはデフォルト値として避ける必要があります。 4. Argsおよび *Kwargsは、不確実な數(shù)のパラメーターを処理でき、一般的なインターフェイスまたはデコレータに適していますが、読みやすさを維持するためには注意して使用する必要があります。
Pythonジェネレーターと反復(fù)器を説明します。
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
イテレータは、__iter __（）および__next __（）メソッドを?qū)g裝するオブジェクトです。ジェネレーターは、単純化されたバージョンのイテレーターです。これは、収量キーワードを介してこれらのメソッドを自動的に実裝しています。 1. Iteratorは、次の（）を呼び出すたびに要素を返し、要素がなくなると停止例外をスローします。 2。ジェネレーターは関數(shù)定義を使用して、オンデマンドでデータを生成し、メモリを保存し、無限シーケンスをサポートします。 3。既存のセットを処理するときに反復(fù)器を使用すると、大きなファイルを読み取るときに行ごとにロードするなど、ビッグデータや怠zyな評価を動的に生成するときにジェネレーターを使用します。注：リストなどの反復(fù)オブジェクトは反復(fù)因子ではありません。イテレーターがその端に達(dá)した後、それらは再作成する必要があり、発電機(jī)はそれを一度しか通過できません。
python `@classmethod`デコレーターが説明しました
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
クラスメソッドは、@ClassMethodデコレーターを介してPythonで定義されるメソッドです。最初のパラメーターはクラス自體（CLS）で、クラス?fàn)顟B(tài)へのアクセスまたは変更に使用されます。特定のインスタンスではなく、クラス全體に影響を與えるクラスまたはインスタンスを通じて呼び出すことができます。たとえば、Personクラスでは、show_count（）メソッドは作成されたオブジェクトの數(shù)を數(shù)えます。クラスメソッドを定義するときは、@ClassMethodデコレータを使用して、Change_Var（new_Value）メソッドなどの最初のパラメーターCLSに名前を付けてクラス変數(shù)を変更する必要があります。クラス方法は、インスタンスメソッド（自己パラメーター）および靜的メソッド（自動パラメーターなし）とは異なり、工場の方法、代替コンストラクター、およびクラス変數(shù)の管理に適しています。一般的な用途には以下が含まれます。
PythonでAPI認(rèn)証を処理する方法
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
API認(rèn)証を扱うための鍵は、認(rèn)証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認(rèn)証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動的に更新できます。要するに、文書に従って適切な方法を選択し、重要な情報を安全に保存することが重要です。
Python Magic MethodsまたはDunder Methodとは何ですか？
Jul 04, 2025 am 03:20 AM
PythonのMagicMethods（またはDunder Methods）は、オブジェクトの動作を定義するために使用される特別な方法であり、二重のアンダースコアで始まり、終了します。 1.オブジェクトは、追加、比較、文字列表現(xiàn)などの組み込み操作に応答できるようにします。 2.一般的なユースケースには、オブジェクトの初期化と表現(xiàn)（__init__、__Repr__、__str__）、算術(shù)操作（__ add__、__sub__、__mul__）、および比較操作（__eq__、___lt__）が含まれます。 3。それを使用するときは、彼らの行動が期待を満たしていることを確認(rèn)してください。たとえば、__Repr__はリファクタリング可能なオブジェクトの式を返す必要があり、算術(shù)メソッドは新しいインスタンスを返す必要があります。 4.過剰使用または混亂を招くことは避ける必要があります。
Pythonメモリ管理はどのように機(jī)能しますか？
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
PythonManagesMemoryAutomatelyUsingTuntingAndagarBageCollector.ReferencountingTrackShowManyvariablesRefertoAnobject、およびThemeMoryisfreed.
PythonのPython Garbage Collectionを説明してください。
Jul 03, 2025 am 02:07 AM
Pythonのごみ収集メカニズムは、參照カウントと定期的なごみ収集を通じてメモリを自動的に管理します。そのコアメソッドは參照カウントであり、オブジェクトの參照の數(shù)がゼロになるとすぐにメモリを解放します。ただし、円形の參照を処理できないため、ループを検出してクリーニングするために、Garbage Collection Module（GC）が導(dǎo)入されています。通常、ガベージコレクションは、プログラムの操作中に參照カウントが減少したときにトリガーされます。割り當(dāng)てとリリースの差がしきい値を超える、またはgc.collect（）が手動で呼ばれるときにトリガーされます。ユーザーは、gc.disable（）を介して自動リサイクルをオフにし、gc.collect（）を手動で実行し、gc.set_threshold（）を介して制御を?qū)g現(xiàn)するためにしきい値を調(diào)整できます。すべてのオブジェクトがループリサイクルに參加するわけではありません。參照が含まれていないオブジェクトが參照カウントによって処理されている場合、それは組み込まれています
