從數據庫中提取的10k記錄的散點圖

Question

我想在Python中製作散點圖。我認爲這將是相當簡單的，但在繪圖時陷於散點圖（x和y值）的理解中。

== 我的任務 ==

• 我有數據庫和更多然後10K記錄（ALL浮點）到現在爲止，並每天都在增加。
• 記錄範圍是從200-2000（浮點十進制）。
• 所以，我想看看我的數據集中人口最稠密的地區。

== 我做了什麼？ ==

import numpy as np 
import pylab as pl 
import MySQLdb 
import sys 
import math 

conn = MySQLdb.connect(
    host="localhost", 
    user="root", 
    passwd="root", 
    db="myproject") 

with conn: 
    cur = conn.cursor() 

    #will fetch all recoreds called monoiso field 
    cur.execute("SELECT monoiso FROM pmass_selectedion") 
    rows = cur.fetchall() 

    for row in rows: 

     #xvalue for monoiso variable and yvalue for range 
     xvalue = row 
     yvalue = [600] 

     # tried this way too but got x and y dimension error 
     #yvalue = [400,800,1200,1600] 

     pl.plot(xvalue,yvalue,'ro') 
pl.show() 

散點圖瞭解（link）

好！這個情節沒有任何意義。

== 問題 ==

• 如何使散點圖看到人口最稠密的地區？
• 我該如何分配y變量與x變量（獲取記錄的總數）做同等維數？

新建繪圖和統計，請幫我出

Answer 1

也許你正在尋找a matplotlib histogram：

import numpy as np 
import MySQLdb 
import matplotlib.pyplot as plt # This is meant for scripts 
# import pylab as pl # This is meant for interactive sessions; 
import operator 

conn = MySQLdb.connect(
    host="localhost", 
    user="root", 
    passwd="root", 
    db="myproject") 

with conn: 
    cur = conn.cursor() 

    #will fetch all recoreds called monoiso field 
    cur.execute("SELECT monoiso FROM pmass_selectedion") 
    rows = cur.fetchall() 

monoisos = [row[0] for row in rows] 

# Make a histogram of `monoisos` with 50 bins. 
n, bins, histpatches = plt.hist(monoisos, 50, facecolor = 'green') 
plt.show() 

---

你也可以做一個直方圖/點 - 使用numpy.histogram：

momoisos = [row[0] for row in rows] 
hist, bin_edges = np.histogram(monoisos, bins = 50) 
mid = (bin_edges[1:] + bin_edges[:-1])/2 
plt.plot(mid, hist, 'o') 
plt.show() 

---

關於使用pylab的：對pyplot文檔字符串表示

matplotlib.pylab結合numpy的pyplot成一個單一命名空間。 這對於交互式工作很方便，但對於編程，建議將名稱空間分開保存，即 。

Answer 2

對於散點圖，需要相同數量的x和y值。通常在散點圖中，其中一個變量是另一個變量的函數，或者至少兩個變量都具有數值。例如，你可以得到x值[1,2,3]和y值[4,5,6]，然後在2維圖上，（1,4），（2）的（x，y） ，5）和（3,6）將被繪製。

就你而言，在我看來，沒有y值，但只有x值，你保持y固定。從我看來，我們無法生成這樣的散點圖。我們需要一個對應於每個x值的y值。你可以嘗試序列號爲y，但在情節中可能沒有太大意義。