绘制 Python 散点图以探索数据关系 (绘制python)

简介

散点图是一种有用的数据可视化工具，用于揭示数据集中变量之间的关系。它们允许您查看数据点之间的趋势和模式，从而获得对数据更深入的理解。

在本文中，我们将探讨如何使用 Python 的 matplotlib 库绘制散点图。我们将了解不同类型的数据关系，并学习如何将散点图定制以更有效地传达数据。

安装 matplotlib

要使用 matplotlib，您需要先安装它。您可以在终端中运行以下命令：

导入 matplotlib

导入 matplotlib 时，我们通常将它缩写为 plt，如下所示：

绘制散点图

要绘制散点图，我们可以使用 plt.scatter() 函数。此函数需要两个数组，一个用于 x 轴，另一个用于 y 轴。例如，以下代码绘制了一个简单的散点图，其中 x 轴显示年龄，y 轴显示身高：

数据关系

散点图可以揭示不同类型的数据关系。

• 正相关：当两个变量的趋势一致时，即当一个变量增加时另一个变量也增加（或相反），则存在正相关。
• 负相关：当两个变量的趋势相反时，即当一个变量增加时另一个变量减少（或相反），则存在负相关。
• 无相关：当两个变量之间没有明显趋势时，则不存在相关性。

定制散点图

我们可以通过多种方式定制散点图以使其更具信息性和视觉吸引力。

• 颜色：我们可以使用 plt.scatter() 函数的 color 参数设置标记的颜色。
• 标记：我们可以使用 plt.scatter() 函数的 marker 参数设置标记的形状。例如，'o' 表示圆形标记，而 '+' 表示加号标记。
• 大小：我们可以使用 plt.scatter() 函数的 s 参数设置标记的大小。
• 标题和标签：我们可以使用 plt.title() 和 plt.xlabel() / plt.ylabel() 函数添加标题和标签。

示例

以下示例展示了如何使用 matplotlib 绘制散点图并对其进行定制：

总结

使用 matplotlib 绘制散点图是一种对数据集中的数据关系进行可视化和分析的强大方法。通过理解不同的数据关系类型以及如何定制散点图，您可以创建有效传达信息的清晰且信息丰富的可视化效果。

要了解更多信息，请查看 matplotlib 文档：

python怎么画一维散点图？小白求解！散点图怎么画啊？

基本代码如下： 这里使用numpy包的random函数随机生成1000组数据，然后通过scatter函数绘制了散点图。 重点其实在于scatter函数。 x,y 形如shape(n,)的数组，可选值，s 点的大小（也就是面积）默认20 c 点的颜色或颜色序列，默认蓝色。 其它如c = r (red); c = g (green); c = k (black) ; c = y(yellow) marker 形状，可选值，默认是圆 如果需要其他的，可搜索matplotlib的官网，在官网中搜索markers，选择第一个结果。 alpha：标量，可选，默认值：无， 0（透明）和1（不透明）之间的alpha混合值 示例alpha = 0.5 edgecolors，顾名思义，边缘颜色或颜色序列，可选值，默认值：None

如何采用Python语言来化散点图

1、打开自己的winPython程序，如图所示；

2、建立一个脚本文件；

3、导入要用到的一些库文件；

import numpy as np

from numpy import *

import as plt

4、填入我们要画出的数据点；

dataSet=mat([[-0.017,14.05],[-3.4,2.01],[-6.1,3.4]]).T

5、采用以下代码画出我们的散点图;

(dataSet[0],dataSet[1],c=red,marker=o)

6、执行我们的代码后可以看到我们的结果。

彩色折线散点图python怎么指定数据

一、导包二、绘制简单折线1、在利用pandas模块进行操作前，可以先引入这个模块，如下： 2、读取Excel文件的两种方式：三、pandas操作Excel的行列1、读取指定的单行，数据会存在列表里面 2、读取指定的多行，数据会存在嵌套的列表里面3、读取指定的行列4、读取指定的多行多列值5、获取所有行的指定列6、获取行号并打印输出7、获取列名并打印输出8、获取指定行数的值四、pandas处理Excel数据成为字典五、绘制简单折线图 六、绘制简单散点图使用scatter绘制散点图并设置其样式1、绘制单个点，使用函数scatter，并向它传递x,y坐标，并可使用参数s指定点的大小2、绘制一系列点，向scatter传递两个分别包含x值和y值的列表3、设置坐标轴的取值范围：函数axis（）要求提供四个值，x,y坐标轴的最大值和最小值4、使用参数edgecolor在函数scatter中设置数据点的轮廓5、向scatter传递参数c,指定要使用的颜色6、使用颜色映射7、自动保存图表：使用函数()8、设置绘图窗口尺寸9、实例程序

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