Wie visualisieren Sie eine nicht-lineare Beziehung in einem scatter-plot

Möchte ich visuell erkunden die Beziehung zwischen zwei Variablen. Die funktionale form der Beziehung ist nicht sichtbar im dichten scatter-plots wie diesen:

Wie visualisieren Sie eine nicht-lineare Beziehung in einem scatter-plot

Wie kann ich eine lowess smooth der scatter-plot in Python?

Oder haben Sie irgendwelche anderen Vorschläge visuell erkunden die nicht-lineare Beziehungen?

Ich habe Folgendes versucht, aber es funktionierte nicht richtig (die Zeichnung an einem Beispiel aus Michiel de Hoon):

import numpy as np
from statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess import lowess
x = np.arange(0,10,0.01)
ytrue = np.exp(-x/5.0) + 2*np.sin(x/3.0)

# add random errors with a normal distribution                      
y = ytrue + np.random.normal(size=len(x))
plt.scatter(x,y,color='cyan')

# calculate a smooth curve through the scatter plot
ys = lowess(x, y)
_ = plt.plot(x,ys,'red',linewidth=1)

# draw the true values for comparison
plt.plot(x,ytrue,'green',linewidth=3)

Wie visualisieren Sie eine nicht-lineare Beziehung in einem scatter-plot

Den lowess smoother (rote Linien) ist seltsam.

EDIT:

Die folgende matrix enthält auch lowess smoothers (entnommen aus diese Frage CV):
Wie visualisieren Sie eine nicht-lineare Beziehung in einem scatter-plot

Hat jemand den code für ein Diagramm?

  • Sie scheinen zu haben, editiert diese Frage um eine neue Frage. Fragen Sie bitte eine separate Frage statt, so dass die Leute es finden können.
  • Ja, sorry, die neue Frage ist here.
InformationsquelleAutor tobip | 2014-05-21
  1. 9

    Aus der lowess Dokumentation:

    Definition: lowess(endog, exog, frac=0.6666666666666666, it=3, delta=0.0, is_sorted=False, missing='drop', return_sorted=True)

[...]

Parameters
----------
endog: 1-D numpy array
    The y-values of the observed points
exog: 1-D numpy array
    The x-values of the observed points

    Es akzeptiert die Argumente der anderen Reihenfolge. Es ist auch nicht nur zurück y:

    >>> lowess(y, x)
array([[  0.00000000e+00,   1.13752478e+00],
       [  1.00000000e-02,   1.14087128e+00],
       [  2.00000000e-02,   1.14421582e+00],
       ..., 
       [  9.97000000e+00,  -5.17702654e-04],
       [  9.98000000e+00,  -5.94304755e-03],
       [  9.99000000e+00,  -1.13692896e-02]])

    Aber wenn Sie rufen Sie

    ys = lowess(y, x)[:,1]

    sollten Sie etwas sehen, wie

    Wie visualisieren Sie eine nicht-lineare Beziehung in einem scatter-plot

    InformationsquelleAutor DSM
  2. 20

    Könnten Sie auch seaborn:

    import numpy as np
import seaborn as sns

x = np.arange(0, 10, 0.01)
ytrue = np.exp(-x / 5) + 2 * np.sin(x / 3)
y = ytrue + np.random.normal(size=len(x))

sns.regplot(x, y, lowess=True)

    Wie visualisieren Sie eine nicht-lineare Beziehung in einem scatter-plot

    InformationsquelleAutor mwaskom
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