scatter-plot

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ggplot在散点图中的geom_point（）函数中忽略aes（）函数中的大小参数

在使用ggplot绘制散点图时，忽略geom_point()函数中的aes()函数中的大小参数。下面请查看更多信息。我的数据框如下： > actbins Var1 Freq prprob ObsFreq Obsprob 1 (0,0.01] 997 0.005 17 0.01705115 2 (0.01,0.02] 1126 0.015 22 0.01953819 3

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麻烦matplotlib散点图+ subplot只有一个值

我对matplotlib很新，我想创建一个作为输出的图形和范围从0-1的范围;与标尺颜色相同。我用带颜色条的方法绘制了散点图，但必须指定另一个imshow来绘制颜色条。麻烦的是，我得到了一个从0到0.5的相同颜色的矩形标记，经过几天的尝试，我无法设法删除它（没有擦除颜色条/比例）。任何帮助将高度折旧！ import matplotlib.pyplot as plt import matplot

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如何计算平滑曲线的斜率中的R

我有以下数据：我绘制该数据的点，然后使用下面的代码平滑它在图上： scatter.smooth(x=1:length(Ticker$ROIC[!is.na(Ticker$ROIC)]), y=Ticker$ROIC[!is.na(Ticker$ROIC)],col = "#AAAAAA", ylab = "ROIC Values", xlab = "Quarters sinc

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从数据帧

绘制的分布图我有一个数据帧如下： Metal Cost per m^3/$ volume/mm^3 0 Cast Iron 5996.0 20088.253323 1 Medium Carbon Steel 4301.0 12636.050310 2 Alloy Steel 6490.6 9134.975311 3 Stainless Steels

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我正在使用R函数对（），我想创建针对一个特定列的散点图

我正在使用这些代码行来生成所有数据列组合之间的散点图：air。有什么方法可以选择列与特定列的所有组合？例如，如果我们有5列，我只想要3d列的散点图，例如：1-3,2-3,4-3,5-3。并非所有的组合。 pairs(air, labels = colnames(air), main = "Pairs matrix", pch = 21, bg = c("red", "green3", "blue

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使用Highcharts突出显示散点图中的一个区域

我正在使用散点图。并试图实现这一点：到目前为止，我已根据需要放置了绿色标记，并且还绘制了一个红色标记。唯一剩下的就是突出显示所有绿色和红色标记出现的区域。我创造了这个事情到目前为止： $(function() { $('#container').highcharts({ title: { text: '' }, chart: { back

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如何在d3散点图上剪切趋势线？

我有散点图显示基于提供的数据的趋势线/平均线。唯一的问题是趋势线流入y轴标签（见图片）。这是我的d3代码，如何“修剪”趋势线以仅适合图表的绘制区域？ scatterPlot.js jQuery.sap.require("sap/ui/thirdparty/d3"); jQuery.sap.declare("pricingTool.ScatterPlot"); sap.ui.core.Ele

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Scatterplot matlab

我有一些scatter情节的问题。我正在为学生绘制一个包含每个作业分数的矩阵，例如， [作业x成绩]，但是如果不止一名学生在同一作业中获得相同成绩，则成绩将相互重叠。我想在每个点的x和y坐标上添加一个小的随机数（在-0.1和0.1之间）。在x轴上，它应该是分配数量，在y轴上它应该是所有等级。档次矩阵被定义为12×4矩阵我的代码如下所示： n_assignments = size(grade

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使用不同的颜色/形状散点图与R中的两组R

我目前使用R中的网格包来创建散点图矩阵，使用splom函数。我的数据集中有两个组，标记在两个不同的列，如这样： PC1 PC2 PC3 Group1 Group2 1 2 3 A X 1 2 3 B X 1 2 3 C X 1 2 3 D X 1 2 3 A Y 1 2 3 B Y 1 2 3 C Y 1 2 3 D Y 1 2 3 A Z 1 2 3 B

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matplotlib多个图表。错误的或坏的外观

rloggdp = np.log(riogdp['GDP (millions of US$)']) # logarithm of gdp for countries played at rio sloggdp = np.log(sochigdp['GDP (millions of US$)']) # logarithm of gdp for countries played at sochi