python画散点图代码，Python散点图可视化，探索数据间关系的新视角

本文目录导读：

1. Python散点图绘制
2. 案例解析

在数据可视化领域，散点图作为一种基本且强大的图表类型，被广泛应用于展示两个变量之间的关系，Python作为一种功能强大的编程语言，拥有多种库可以实现散点图的可视化，本文将介绍如何使用Python中的matplotlib库绘制散点图，并通过一个实际案例展示其应用。

Python散点图绘制

1、导入库

我们需要导入matplotlib库中的pyplot模块，用于绘制散点图。

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import matplotlib.pyplot as plt

2、准备数据

散点图需要两个变量，这里我们以身高和体重为例，以下是身高和体重数据的列表：

heights = [160, 165, 170, 175, 180, 185, 190]
weights = [50, 55, 60, 65, 70, 75, 80]

3、绘制散点图

使用pyplot模块的scatter函数绘制散点图，该函数接受四个参数：x轴数据、y轴数据、散点颜色和散点形状。

plt.scatter(heights, weights, color='blue', marker='o')

4、设置标题和坐标轴标签

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为了使散点图更加清晰易懂，我们需要为图表添加标题和坐标轴标签。

plt.title('身高与体重关系图')
plt.xlabel('身高（cm）')
plt.ylabel('体重（kg）')

5、显示图表

使用plt.show()函数显示散点图。

plt.show()

案例解析

代码绘制了一个简单的散点图，展示了身高与体重之间的关系，从图中可以看出，身高和体重之间存在一定的线性关系，身高越高，体重也相对较大。

在实际应用中，我们可以通过散点图分析更多变量之间的关系，在市场调研中，我们可以通过散点图分析产品价格与销量之间的关系；在金融领域，我们可以通过散点图分析股票价格与成交量之间的关系。

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散点图还可以与其他图表类型结合使用，例如添加趋势线、绘制箱线图等，以更全面地展示数据特征。

Python散点图是一种简单而强大的数据可视化工具，可以帮助我们直观地了解变量之间的关系，通过matplotlib库，我们可以轻松地绘制散点图，并将其应用于各个领域，掌握散点图的绘制技巧，将有助于我们更好地分析和解读数据。

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