本文目录导读：
在当今大数据时代，数据可视化已成为数据分析与展示的重要手段，散点图作为一种常用的数据可视化图表，可以直观地展示两个变量之间的关系，本文将结合Python数据分析库matplotlib和seaborn，通过一个实际案例，深入解析Python数据可视化散点图的制作过程，帮助读者更好地理解散点图在数据分析中的应用。
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案例背景
某电商平台在春节期间开展了一项促销活动，为了评估促销效果，我们需要分析用户购买行为的变化，本次案例将通过分析用户购买金额与购买次数之间的关系，揭示促销活动对用户购买行为的影响。
数据预处理
1、数据获取：从电商平台数据库中提取用户购买数据，包括用户ID、购买金额、购买次数等字段。
2、数据清洗：去除重复数据、缺失数据，并对数据进行标准化处理。
3、数据筛选：根据需求筛选出符合条件的数据，购买金额大于0、购买次数大于1的用户。
Python散点图制作
1、导入所需库
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import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd
2、读取数据
data = pd.read_csv('user_purchase.csv')3、数据可视化
设置绘图风格
sns.set(style="whitegrid")
创建散点图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.scatterplot(x='purchase_amount', y='purchase_times', data=data)
添加标题、坐标轴标签
plt.title('用户购买金额与购买次数关系图')
plt.xlabel('购买金额')
plt.ylabel('购买次数')
显示图表
plt.show()结果分析
通过散点图，我们可以观察到以下现象：
1、购买金额与购买次数之间存在正相关关系，即购买金额越高，购买次数也越高。
2、部分用户购买金额较高，但购买次数较少，可能存在一次性购买大额商品的情况。
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3、部分用户购买金额较低，但购买次数较多，可能存在多次购买小额商品的情况。
本文通过Python数据可视化散点图案例，展示了如何使用matplotlib和seaborn库制作散点图，并分析了用户购买金额与购买次数之间的关系，在实际应用中，散点图可以帮助我们揭示数据之间的关系，为决策提供有力支持，散点图还可以结合其他可视化图表，如直方图、箱线图等，对数据进行更深入的分析。
标签： #python数据可视化散点图案例
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