<br><br>On Wednesday, October 31, 2012,   wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">On Wed, Oct 31, 2012 at 8:59 PM, klo uo <<a href="javascript:;" onclick="_e(event, 'cvml', 'klonuo@gmail.com')">klonuo@gmail.com</a>> wrote:<br>

> Thanks for your reply<br>
><br>
> I suppose, variable length signals are split on equal parts and dominant<br>
> harmonic is extracted. Then scatter plot shows this pattern, which has some<br>
> low correlation, but I can't abstract what could be concluded from grid<br>
> pattern, as I lack statistical knowledge.<br>
> Maybe it's saying that data is quantized, which can't be easily seen from<br>
> single sample bar chart, but perhaps scatter plot suggests that? That's only<br>
> my wild guess<br>
<br>
<a href="http://pandasplotting.blogspot.ca/2012/06/lag-plot.html" target="_blank">http://pandasplotting.blogspot.ca/2012/06/lag-plot.html</a><br>
In general you would see a lag autocorrelation structure in the plot.<br>
<br>
My guess is that even if there is a pattern in your data we might not<br>
see it because we don't see plots that are plotted on top of each<br>
other. We only see the support of the y_t, y_{t+1} transition (points<br>
that are at least once in the sample), but not the frequencies (or<br>
conditional distribution).<br>
<br>
If that's the case, then<br>
reduce alpha level so many points on top of each other are darker, or<br>
colorcode the histogram for each y_t: bincount for each y_t and<br>
normalize, or use np.histogram directly for each y_t, then assign to<br>
each point a colorscale depending on it's frequency.<br>
<br>
Did you calculate the correlation? (But maybe linear correlation won't<br>
show much.)<br>
<br>
Josef</blockquote><div><br></div><div>The answer is hexbin() in matplotlib when you have many points laying on or near each other.</div><div><br></div><div>Cheers!</div><div>Ben Root<span></span></div>