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Python如何实现散点图

发布时间:2022-01-12 16:41:03 阅读:152 作者:iii 栏目:大数据
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本篇内容主要讲解“Python如何实现散点图”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python如何实现散点图”吧!

什么是关联图?

关联图是查找两个事物之间关系的图像,他能为我们展示出一个事物随着另一个事物的变化如何变化。

典型的关联图有:折线图、散点图、相关矩阵等

我们什么时候会需要关联图?

1、数据报告 & 学术研究

展示趋势:比如产品销量随着时间如何变化,智力水平随着教育程度如何变化等

展现状态:不同年龄的客户的成交率,不同生产成本对应的生产员工技能要求等

2、数据探索 & 数据解读

探索数据关系,帮助了解试试,推动研究

3、统计学 & 机器学习

探索数据关系,指导数据预处理和模型选择

 

散点图

 
导入需要库
import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib as mpl
   

绘制一个简单的散点图

使用pd.scatter函数绘制散点图

简单的散点图示例:

Python如何实现散点图  
# 定义数据,x1 取随机数x1 = np.random.randn(10) x2 = x1 + x1**2-10# 定义画布,当只有会这个图的时候,下面这句不是必须存在的plt.figure(figsize=(8,4))# 绘制图像plt.scatter(x1, # 横坐标            x2, # 纵坐标            s = 50, # 数据点的尺寸大小            c = "red", # 数据点的颜色            label = "red points" # 图例           )# 装饰图形# 显示图例,上面的 plt.scatter 中没有 label 属性的下面这句会出现警告plt.legend()# 显示图形plt.show()
   

绘制多种图例颜色的散点图(以两种为例)

绘制一下图形需要找到以下三个要素:

1、绘图用的数据,x1,x2

2、标签的列表

3、颜色

图例:

Python如何实现散点图  
# 生成 10 行,2 列的数据表x = np.random.randn(10,2)y = np.array([0,0,1,1,0,1,0,1,0,0])plt.figure(figsize=(8,4))colors = ["red","black"] # 确立颜色列表label是 = ["Zero","One"] # 确立标签的类别列表# 通过循环遍历 x.shape 将多个列形成的图像叠加在一起for i in range(x.shape[1]):  plt.scatter(  x[y==i,0],  x[y==i,1],  c=colors[i],  label=labels[i]  )# 在标签中存在几种类别,我们就需要循环几次,一次画一个颜色的点plt.legend()plt.show()
   

绘制复杂的散点图

自己创造数据过于简单,我们可以使用网上大神的简单数据集学习绘制复杂的散点图。

Python如何实现散点图  
midwest = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/midwest_filter.csv")# 过滤标签,去除标签重复像categories = np.unique(midwest['category']) #去掉所有重复的项plt.figure(figsize=(16,10))for i in range(len(categories)):    plt.scatter(midwest.loc[midwest["category"]==categories[i],"area"]                ,midwest.loc[midwest["category"]==categories[i],"poptotal"]                ,s=20                ,c=np.array(plt.cm.tab10(i/len(categories))).reshape(1,-1)                ,label=categories[i]               )plt.legend()plt.show()

到此,相信大家对“Python如何实现散点图”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是亿速云网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!

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