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数据可视化是数据分析过程中不可或缺的一环，它可以帮助我们更直观地理解数据背后的规律和趋势，Python作为一门功能强大的编程语言，在数据可视化领域有着广泛的应用，本文将结合一个实际案例，详细介绍如何使用Python绘制散点图，并通过散点图分析数据之间的关系。
案例背景
假设我们有一组关于某城市居民收入和消费水平的数据，数据包括居民年龄、收入、消费水平等字段，我们需要分析居民年龄与收入、消费水平之间的关系，以便为政策制定提供依据。
数据预处理
1、数据导入
我们需要将数据导入Python环境中，这里我们使用pandas库来读取CSV文件。
import pandas as pd
读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')2、数据清洗
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我们需要对数据进行清洗，去除无效数据、异常值等，这里我们主要关注居民年龄、收入和消费水平三个字段。
删除无效数据 data = data.dropna(subset=['年龄', '收入', '消费水平']) 删除异常值 data = data[(data['年龄'] >= 18) & (data['年龄'] <= 65)]
散点图绘制
1、导入绘图库
为了绘制散点图，我们需要导入matplotlib库。
import matplotlib.pyplot as plt
2、绘制散点图
设置绘图标题和坐标轴标签
plt.title('居民年龄与收入、消费水平关系')
plt.xlabel('年龄')
plt.ylabel('收入')
绘制散点图
plt.scatter(data['年龄'], data['收入'], color='blue', label='收入')
plt.scatter(data['年龄'], data['消费水平'], color='red', label='消费水平')
添加图例
plt.legend()
显示图形
plt.show()3、散点图分析
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从绘制的散点图中，我们可以看出居民年龄与收入、消费水平之间存在一定的相关性，随着年龄的增长，收入和消费水平总体呈上升趋势，我们还可以观察到以下现象：
（1）收入与消费水平呈正相关，即收入越高，消费水平也越高。
（2）不同年龄段居民的收入和消费水平差异较大，青年群体收入和消费水平普遍较高，而老年群体则相对较低。
本文通过一个实际案例，详细介绍了如何使用Python绘制散点图，并分析了居民年龄与收入、消费水平之间的关系，在实际应用中，我们可以根据具体需求调整散点图的样式和参数，以便更直观地展示数据之间的关系，掌握散点图的绘制方法，有助于我们更好地理解数据，为决策提供有力支持。
标签： #python数据可视化散点图案例
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