scala实现kmeans并绘制散点图

2024-09-01

scala实现kmeans算法

算法的概念不做过都解释,google一下一大把.直接贴上代码,有比较详细的注释了. 主程序: import scala.io.Source import scala.util.Random /** * @author vincent * */ object LocalKMeans { def main(args: Array[String]) { val fileName = "/home/vincent/kmeans_data.txt" val knumbers = 3 val ra

【带着canvas去流浪（4）】绘制散点图

目录一. 任务说明二. 重点提示三. 示例代码四.散点hover交互效果的实现 4.1 基本算法 4.2 参考代码 4.3 Demo中的小问题示例代码托管在:http://www.github.com/dashnowords/blogs 博客园地址:<大史住在大前端>原创博文目录华为云社区地址:[你要的前端打怪升级指南] 一. 任务说明使用原生canvasAPI绘制散点图.(截图以及数据来自于百度Echarts官方示例库[查看示例链接]). 二. 重点提示学习过折线图的绘制后,

Python使用Plotly绘图工具，绘制散点图、线形图

今天在研究Plotly绘制散点图的方法使用Python3.6 + Plotly Plotly版本2.0.0 在开始之前先说说,还需要安装库Numpy,安装方法在我的另一篇博客中有写到:https://www.cnblogs.com/ws17345067708/p/10531531.html 因为Plotly没有自己独立的线性图形函数,所以把线性图形与散点图形全部用一个函数实现这个函数是Scatter函数下面举几个简单的例子先画一个纯散点图,代码如下: import plotly impo

Python：matplotlib绘制散点图

与线型图类似的是,散点图也是一个个点集构成的.但不同之处在于,散点图的各点之间不会按照前后关系以线条连接起来. 用plt.plot画散点图奇怪,代码和前面的例子差不多,为什么这里显示的却是散点图而不是sin曲线呢?原因有二:一是点集比较少,稀疏,才30个:二是没有指定线型. 用plt.scatter画散点图 scatter专门用于绘制散点图,使用方式和plot方法类似,区别在于前者具有更高的灵活性,可以单独控制每个散点与数据匹配,并让每个散点具有不同的属性. 一般使用scatter方法

R绘图第九篇：绘制散点图和气泡图（ggplot2）

绘制散点图(scatterplots)使用geom_point()函数,气泡图(bubblechart)也是一个散点图,只不过点的大小由一个变量(size)来控制.散点图潜在的最大问题是过度绘图:当一个位置或相邻的位置上出现有多个点,就可能把点绘制在彼此之上, 这会严重扭曲散点图的视觉外观,你可以通过使点变得透明(geom_point(alpha = 0.05))或者设置点的形状(geom_point(shape = "."))来帮助解决该问题. geom_point(mapping

使用matplotlib绘制散点图

在matplotlib中使用函数 matplotlib.pyplot.scatter 绘制散点图,matplotlib.pyplot.scatter的函数签名如下: matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold

R语言绘图：在地图上绘制散点图

使用ggplot2在地图上绘制散点图 ######*****绘制散点图代码*****####### options(baidumap.key = '**************') #设置密钥 beijing <- getBaiduMap('北京市', width = 600, height = 600, zoom = 11, scale = 2, messaging = F, color = "bw") #获取北京地图 ggmap(beijing) + geom_jitter(

【Python】使用scatter()绘制散点图

绘制简单散点图要绘制单个点,使用scatter()函数,并向它传递一对x和y坐标,它将在指定位置绘制一个点 import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(2,4) plt.show() 运行结果: 图形美化下面设置输出样式,使其更有趣:添加标题,给轴加上标签 import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(2,4,s=200) #设置标题并加上轴标签 plt.title("Squares Numbers&quo

matplotlib 知识点13：绘制散点图（scatter函数精讲）

散点图是指在回归分析中,数据点在直角坐标系平面上的分布图,散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势,据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合. 用两组数据构成多个坐标点,考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式.散点图将序列显示为一组点.值由点在图表中的位置表示.类别由图表中的不同标记表示.散点图通常用于比较跨类别的聚合数据. 散点图通常用于显示和比较数值,例如科学数据.统计数据和工程数据. 初认识:使用numpy包的random函数随机生成100组数据,然后通过sc

scala wordcount kmeans

scala wordcount kmeans k-means算法的输入对象是d维向量空间的一些点,对一个d维向量的点集进行聚类. k-means聚类算法会将集合D划分成k个聚簇.

echarts在地图上绘制散点图（任意点）

项目需求:在省份地图上绘制散点图,散点位置不一定是哪个城市或哪个区县,即任意点通过查询官网文档,找到一个与需求类似的Demo:https://www.echartsjs.com/gallery/editor.html?c=scatter-map,更改代码,将中国地图替换为省份地图,省份地图的js代码可以从网上下载,官网现在不提供下载了. index.html,一个盒子 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head>

带着canvas去流浪系列之四绘制散点图

[摘要] 用原生canvasAPI实现百度Echarts图表示例代码托管在:http://www.github.com/dashnowords/blogs 一. 任务说明使用原生canvasAPI绘制散点图.(截图以及数据来自于百度Echarts官方示例库[查看示例链接]). 二. 重点提示学习过折线图的绘制后,如果数据点只有坐标数据,则通过基本的坐标转换在对应的点上绘制出散点并不难实现.而在气泡图中,当我们直接将百度Echarts示例中的数据拿来经过一定的线性缩小后作为半径直接绘制散点时

2. matplotlib绘制散点图

与绘制直线图的唯一区别:plt.scatter # coding=utf-8 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager my_font = font_manager.FontProperties(fname="/System/Library/Fonts/Hiragino Sans GB.ttc") y_3 = [11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15

# 使用scatter()绘制散点图

使用scatter()绘制散点图之前写过一篇,使用magic function快速绘图的教程了:https://www.cnblogs.com/jiading/p/11750001.html.但这种方法比较适合用来绘制柱状图,散点图的话,使用下面的代码: import matplotlib.pyplot as plt X=[-1,0,1,2,3,4,-4,8,2,0,-2] y=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] count=len(X) for i in range(count

matplotlib库绘制散点图

假设通过爬虫你获取到了北京2016年3,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a,b),那么此时如何寻找出气温随时间(天)变化的某种规律? a = [11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15,14,17,18,21,16,17,20,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23]b = [26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,5,13,17,10,11,1

用seaborn绘制散点图

散点图可以显示观察数据的分布,描述数据的相关性,matlibplot也可以绘制散点图,不过我一般优先使用seaborn库的sctterplot()绘制,下面就介绍一下如何用seaborn.scatterplot()绘制散点图. 1. sctterplot()参数说明 x,y:输入的绘图数据,必须是数值型数据 hue:对输入数据进行分组的序列,使用不同颜色对各组的数据加以区分.下面是一个例子 ar=np.random.randn(20,4) df=pd.DataFrame(a,columns=['

matplotlib画图工具/绘制散点图

绘制散点图 import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.scatter(x,y, s,c,marker) #x,y 可以是可迭代对象 plt.show() scatter:(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None,

R绘图第五篇：绘制散点图（ggplot2）

ggplot2包中绘制点图的函数有两个:geom_point和 geom_dotplot,当使用geom_dotplot绘图时,point的形状是dot,不能改变点的形状,因此,geom_dotplot 叫做散点图(Scatter Plot),通过绘制点来呈现数据的分布,对点分箱的方法有两种:点密度(dot-density )和直方点(histodot).当使用点密度分箱(bin)方式时,分箱的位置是由数据和binwidth决定的,会根据数据进行变化,但不会大于binwidth指定的宽度:当使用

matplotlib绘制散点图

参考自Matplotlib Python 画图教程 (莫烦Python)(10)_演讲•公开课_科技_bilibili_哔哩哔哩 https://www.bilibili.com/video/av16378354/index_10.html#page=10 """散点图绘制""" import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 1024 x = np.random.normal(0,

python绘制散点图，柱状图和折线图

示例:散点图最常见的散点图之一是x-y散点图.下面的代码会大致告诉你一个matplotlib是如何工作的,你会看到如何一点点建立起一个散点图. 我们正在使用点的x和y位置的一些构成数据.运行下面的代码,然后我们将解释每一行代码分布代表什么. import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] y = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]

scala实现kmeans并绘制散点图

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