数据集 hwlp4 dat 中包含下述三维问题的数据。 (1)绘制数据集中每一对特征的二维散点图，并对数据的结构进行分析。 (2)估计数据的平均向量和协方差矩阵。协方差矩阵中非对角线项与(1)中的 散点终一致吗?为什么一致或不一致? (3)使用你在(2)中估计的均值向量和协方差矩阵生成高斯分布的数据集。 (提示:可使用命令 mvnrnd) (4)使用你在(3)中生成的数据集，重复做(1)。这里的散点图与(1)中的一致 吗?为什么一致或不一致? 讨论你的结果。=-===========================================================================================================================================================================================================================================================================

三维散点图的Matlab实现

python脚本根据linux内存/CPU情况生成csv文件可描绘数据散点图，用于分析具体时间段内系统内存和cpu波动情况。 1.执行linux查询命令，查询进程号，然后输出持续一段时间该进程内存CPU占用数据 top -d 5 -b -p 32179 > systemdata.txt 每5秒查询 进程号 输出到文件 2.运行python脚本生成excel数据文件 systemdata.csv 3.用excel打开systemdata.csv，然后对时间，内存数据列插入二维折线图

用法： P = 气泡（X，Y） P = 气泡（X，Y，S） P = 气泡（X、Y、S、C） P = 气泡(___, '属性名称', 值, ...) P = 气泡（AX，___） 输入： X <1xN> - 指定气泡的 x 位置Y <1xN> - 指定气泡的 y 位置S (=[]) <1x1> - 以点平方为单位指定气泡的面积- 如果 S 为空，则将使用默认标记大小C (=[]) <字符数组，1x3 RGB 三元组，长度为 N 的数值向量，或 Nx3 RGB 三元组矩阵> - 如果 C 是颜色名称或 1x3 RGB 三元组的字符数组， 那么所有的气泡都会有相同的颜色- 如果 C 是一个长度为 N 的向量，那么每个气泡都是颜色在其相应线性映射值的当前颜色图中- 如果 C 是 RGB 三元组的 Nx3 矩阵，那么每个气

matlab 精美散点密度图，看密度分布，聚合离散，源码！！！ yy=BT(:,i) yyp=bt(:,i) figure % 散点图 scatter_kde(yy,yyp, 'filled', 'MarkerSize',30); colormap(jet); hold on; % 1:1线 p1=min(min(yy,min(yyp))); p2=max(max(yy,max(yyp))); plot([p1 p2],[p1 p2],'--k','linewidth',4); hold on; xlim([p1 p2]); ylim([p1 p2]); % 拟合线 x=yy; y=yyp; p0=polyfit(x,y,1); x1=linspace(p1,p2); y1=polyval(p0,x1); plot(x1,y1,'k','linewidth',4);hold on; set(gca,'FontName','Times New Roman','FontSize',32,'FontWeight','bold'); daspect([1 1 1]); box o

流水 ggflow 是一个基于 ggplot2 和 flowCore 的流式细胞仪绘图包。 ggflow 允许轻松地将 FCS 文件中的 flowFrame 对象绘制成漂亮的 2D 散点图。 现在有 6 个预定义的颜色集！ 要安装，请安装 devtools 包并键入 library(devtools) install_github("nbafrank/ggflow") 这个包需要 ggplot2 和 flowCore 包。 library(ggplot2) library(flowCore) library(ggflow) 要测试它，您可以通过键入使用 flowCore 的示例数据 data(GvHD) 在此数据中，您可以使用 ggflow 以 log10 比例绘制 FL4-H 与 FL1-H 的关系，并通过简单地键入以下内容来绘制叠加密度等高线图： ggflow_plot(

Copula函数，以及相关性计算和相应的散点图

在matlab平台实现，功能为生成热力散点图untitled.m为运行代码

Echarts+百度地图 展示标注点详细信息 ，可放大查看标注点具体位置~

要绘制单个点，可使用函数scatter()，并向其传递一对x和y坐标，它将在指定位置绘制一个点： """使用scatter()绘制散点图""" import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(2, 4) plt.show() 下面来设置输出的样式：添加标题，给轴加上标签，并确保所有文本都大到能够看清。并使用scatter()绘制一系列点 """使用scatter()绘制散点图""" import matplotlib.pyplot as plt x_values = range(1, 6) y_values = [x*x for x in x_va