Requisito previo: Diagrama de dispersión usando Seaborn en Python
El diagrama de dispersión se puede usar con varias agrupaciones semánticas que pueden ayudar a comprender bien un gráfico. Pueden trazar gráficos bidimensionales que se pueden mejorar asignando hasta tres variables adicionales mientras usan la semántica de los parámetros de tono, tamaño y estilo. Y matplotlib es muy eficiente para hacer gráficos 2D a partir de datos en arrays. En este artículo, vamos a ver cómo conectar puntos de diagramas de dispersión con líneas en matplotlib.
Acercarse:
- Módulo de importación.
- Se determinaron las coordenadas X e Y para los puntos del diagrama de dispersión.
- Diagrama de dispersión de la trama.
- Trace matplotlib.pyplot con las mismas coordenadas X e Y.
A continuación se muestra la implementación:
Ejemplo 1:
Python3
# import module import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # initialize x and y coordinates x = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5] y = [6.2, -8.4, 8.5, 9.2, -6.3] # set the title of a plot plt.title("Connected Scatterplot points with lines") # plot scatter plot with x and y data plt.scatter(x, y) # plot with x and y data plt.plot(x, y)
Producción:
Ejemplo 2:
Python3
# import module import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # initialize x and y coordinates x = [1, 2, 3] y = [1, 2, 3] # set the title of a plot plt.title("Connected Scatterplot points with lines") # plotting scatter and pyplot plt.scatter(x, y) plt.plot(x, y)
Producción:
Ejemplo 3:
También podemos conectar puntos de diagramas de dispersión con líneas sin usar seaborn.scatterplot. Usaremos solo pyplot para conectar los puntos de dispersión con líneas.
Python3
# import module import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # initialize x and y coordinates x = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5] y = [6.2, -8.4, 8.5, 9.2, -6.3] plt.title("Connected Scatterplot points with line") plt.plot(x, y, marker="*") plt.show()
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por kumar_satyam y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA