Python绘制可以表示点密度的散点图得方法
作者:疯狂学习GIS
首先,明确一下本文的需求。
现有一个.csv
格式的表格文件,其各列数据的开头部分如下图所示。其中,对于名称为26
的这1
列(左侧紫色框内数据),我们希望提取其数值等于1
的所有行,并对这些行中的NIR_predict
列与NIR_true
列(右侧紫色框内数据)的数值加以密度散点图的绘制。
明确了需求,即可开始代码的撰写。本文所用代码如下。
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Apr 1 12:14:38 2024 @author: fkxxgis """ import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import gaussian_kde csv_file_path = r"E:\04_Reconstruction\99_MODIS\Train_Model_0715_Main_Combine.csv" picture_file_path = r"E:\04_Reconstruction\99_MODIS\Scatter_result.png" data = pd.read_csv(csv_file_path) x = data[data["26"] == 1]['NIR_true'] y = data[data["26"] == 1]['NIR_predict'] xy = np.vstack([x,y]) z = gaussian_kde(xy)(xy) idx = z.argsort() plt.scatter(x, y, c = z, s = 10, cmap = "Spectral") plt.colorbar() plt.rc("font", family = "Times New Roman") x_line = np.linspace(min(min(x), min(y)), max(max(x), max(y)), 100) plt.plot(x_line, x_line, color='black', linestyle='--') plt.xlabel('NIR_true') plt.ylabel('NIR_predict') plt.savefig(picture_file_path, dpi = 400) plt.show()
首先,我们通过import
语句导入所需模块。其中,numpy
用于数值计算,pandas
用于数据处理,matplotlib.pyplot
用于绘图,scipy.stats.gaussian_kde
用于计算核密度估计。
其次,通过csv_file_path
定义待绘图的.csv
格式文件的路径,通过picture_file_path
定义存储所得图片结果的路径。
随后,使用pd.read_csv()
从.csv
格式文件中读取数据,并存储在名为data
的DataFrame中。通过筛选条件data["26"] == 1
从DataFrame中获取符合指定条件的数据,并分别存储在x
和y
中。
接下来,使用np.vstack()
将x
和y
垂直堆叠为一个二维数组xy
,并使用scipy.stats.gaussian_kde()
计算二维数据的核密度估计值,并将其存储在z
中;使用z.argsort()
对z
进行排序,返回索引值,并将其存储在idx
中。使用plt.scatter()
绘制散点图,其中x
和y
是散点的横纵坐标,c
是颜色值,s
是散点的大小,cmap
是颜色映射,并使用plt.colorbar()
添加颜色条。
紧接着,使用plt.rc()
设置字体为Times New Roman;随后,生成一条直线的横坐标范围,使用np.linspace()
生成一系列横坐标值,并存储在x_line
中;这些点将组成后续所得散点图中的x = y
线;使用plt.plot()
绘制直线,颜色为黑色,线型为虚线。此外,使用plt.xlabel()
和plt.ylabel()
添加x
轴和y
轴的标签,使用plt.savefig()
将图形保存为指定路径的图片文件,设置dpi
值为400
。最后,使用plt.show()
显示图形。
执行上述代码,即可在结果文件夹中看到所得图片;如下图所示。
可以看到,我们已经绘制得到了指定数据之间的密度散点图。当然,我这里所选色带,将密度较低的区域标记为红色系,密度较高的区域标记为了蓝色系,可能和一般情况下大家常用的色系相反——我是一开始选错了,后面也没有修改,这里大家理解即可;如果需要修改这个色系,大家修改上述代码中的cmap = "Spectral"
部分即可。
至此,大功告成。
以上就是Python绘制可以表示点密度的散点图得方法的详细内容,更多关于Python绘制散点图的资料请关注脚本之家其它相关文章!