数据可视化散点图代码加解析，数据可视化散点图代码

欧气 2024年10月01日 07:03 1 0

本文目录导读：

散点图简介
散点图在实际数据分析中的应用
散点图与其他图表类型的结合

《数据可视化之散点图：代码解析与应用》

散点图简介

散点图是一种直观展示两个变量之间关系的图表类型，在散点图中，每个数据点都对应着两个变量的值，通过观察这些数据点的分布情况，可以初步判断变量之间是否存在某种关联，如线性关系、非线性关系或者没有明显关系等，它在数据分析、科学研究、商业决策等众多领域都有着广泛的应用。

数据可视化散点图代码加解析，数据可视化散点图代码

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二、Python中的散点图绘制（以Matplotlib为例）

（一）基础代码示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
生成一些随机数据
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)
绘制散点图
plt.scatter(x, y)
添加标题和坐标轴标签
plt.title('Simple Scatter Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y - axis')
显示图形
plt.show()

1. 数据生成部分

在上述代码中，首先使用numpy库的randn函数生成了两组随机数据，每组包含100个数据点。randn函数生成的是符合标准正态分布（均值为0，标准差为1）的数据，这模拟了在实际应用中可能获取到的两组相关或不相关的数据。

2. 散点图绘制

通过plt.scatter(x, y)语句，将生成的x和y数据绘制为散点图。scatter函数会根据x和y数组中对应元素的值，在坐标平面上确定每个数据点的位置。

3. 标题和坐标轴标签添加

plt.title('Simple Scatter Plot')用于给散点图添加一个标题，这个标题简洁地描述了图形的内容。plt.xlabel('X - axis')和plt.ylabel('Y - axis')则分别为x轴和y轴添加了标签，使读者能够清楚地知道每个坐标轴所代表的变量含义。

数据可视化散点图代码加解析，数据可视化散点图代码

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4. 图形显示

plt.show()语句将绘制好的散点图显示出来，如果没有这一步，图形将不会在屏幕上显示。

（二）定制散点图

1、调整点的颜色、大小和透明度

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)
调整点的颜色为红色，大小为50，透明度为0.5
plt.scatter(x, y, c='r', s = 50, alpha=0.5)
plt.title('Customized Scatter Plot')
plt.xlabel('X - axis')
plt.ylabel('Y - axis')
plt.show()

在这个示例中，通过c='r'将散点的颜色设置为红色，s = 50将点的大小设置为50（默认单位为像素²），alpha=0.5将点的透明度设置为0.5，这样可以使散点图更加美观，并且在数据点较多时，通过调整透明度可以更好地观察数据点的分布密度。

2、添加颜色映射（colormap）

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)
z = np.sqrt(x 2 + y 2)
根据z的值使用jet颜色映射
plt.scatter(x, y, c=z, cmap='jet')
plt.title('Scatter Plot with Colormap')
plt.xlabel('X - axis')
plt.ylabel('Y - axis')
plt.colorbar()
plt.show()

这里生成了一个新的变量z，它的值基于x和y，然后通过c=z和cmap='jet'，根据z的值为散点图添加了颜色映射。jet是一种常见的颜色映射方案，它会根据数据的值将散点映射到不同的颜色。plt.colorbar()语句添加了一个颜色条，用于显示颜色与数值之间的对应关系。