😭 跑了好几周的深度学习模型,好不容易有了不错的数据,结果画出来的预测散点图密密麻麻成一坨?
❌ 简单的单色散点不仅看不出数据分布密度,还显得图表特别空洞,被导师嫌弃“没有工作量”,审稿人看了直摇头。
👉 别急!今天教你用 Python 复刻《European Journal of Agronomy》顶刊里的高密度验证散点图!
🌟 为什么要这么画?
高级感不是滤镜,是信息分层:通过高斯核密度估计(Gaussian KDE),把点的颜色映射为密度。红代表高密区,蓝代表边缘区,一眼看出模型稳不稳!
图层顺序不对,努力全白费:学会“三明治画法”,先画网格,再画点,最后画回归线。层次分明,逻辑清晰。
自动计算指标:别再手动P图加 R² 和 RMSE 了!代码自动计算并嵌入左上角,位置精准,换了数据也能跑。
Method (食用指南):
💡 核心工具:Python + Matplotlib + Scipy
✅ 复刻要点:
使用 scipy.stats.gaussian_kde 计算点密度 z。
ax.scatter(..., c=z) 实现热力着色。
设置 ax.set_aspect('equal') 保证正方形画布,这在精度验证中是硬性标准!
✨ 只需要替换你的 Excel 数据(实测值列 & 预测值列),这套模板就能直接生成你的论文配图!
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