基于Python的散点图数据可视化实践，数据可视化散点图代码加解析

本文目录导读：

1. 数据来源与处理
2. 散点图绘制
3. 散点图分析
4. 散点图美化

随着大数据时代的到来，数据可视化已成为数据分析的重要手段，散点图作为一种常见的统计图表，可以直观地展示数据之间的关系，本文将使用Python中的matplotlib库，结合真实数据，进行散点图的数据可视化实践。

数据来源与处理

1、数据来源

本文以某城市居民月收入与消费支出为例，数据来源于我国某大型调查机构。

2、数据处理

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（1）数据清洗：对数据进行初步筛选，去除异常值、缺失值等，确保数据质量。

（2）数据转换：将数据转换为适合散点图绘制的格式，例如将月收入与消费支出转换为二维数组。

散点图绘制

1、导入matplotlib库

import matplotlib.pyplot as plt

2、创建散点图

横轴：月收入
纵轴：消费支出
x = [1000, 1500, 2000, 2500, 3000, 3500, 4000, 4500, 5000, 5500, 6000]
y = [800, 1200, 1800, 2400, 3000, 3600, 4200, 4800, 5400, 6000, 6600]
plt.scatter(x, y)

3、添加标题、坐标轴标签

plt.title("某城市居民月收入与消费支出散点图")
plt.xlabel("月收入（元）")
plt.ylabel("消费支出（元）")

4、添加图例

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plt.legend(["消费支出"])

5、显示散点图

plt.show()

散点图分析

通过观察散点图，我们可以发现以下规律：

1、月收入与消费支出呈正相关关系，即月收入越高，消费支出也越高。

2、部分数据点偏离整体趋势，可能存在异常值或数据误差。

3、散点图可以帮助我们了解居民消费水平与收入水平之间的关系，为政策制定提供依据。

散点图美化

1、调整颜色与线条

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plt.scatter(x, y, c="red", marker="o", alpha=0.6)

2、添加网格线

plt.grid(True)

3、调整坐标轴范围

plt.xlim(1000, 7000)
plt.ylim(500, 8000)

4、添加文本注释

for i in range(len(x)):
    plt.annotate(str(y[i]), (x[i], y[i]))

本文通过Python的matplotlib库，对某城市居民月收入与消费支出数据进行了散点图的数据可视化实践，通过观察散点图，我们可以了解居民消费水平与收入水平之间的关系，为政策制定提供依据，我们还对散点图进行了美化，使其更加直观、美观，在实际应用中，我们可以根据需求，调整散点图的样式和参数，以更好地展示数据特征。

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