python画散点图代码，Python数据可视化，深入浅出散点图的绘制与应用

本文目录导读：

1. Python散点图绘制
2. 散点图应用案例

随着大数据时代的到来，数据可视化逐渐成为数据分析的重要手段，在众多数据可视化图表中，散点图因其直观、简洁的特点，被广泛应用于各类数据分析中，本文将深入浅出地介绍Python中散点图的绘制方法，并通过实际案例展示其应用。

Python散点图绘制

Python拥有丰富的可视化库，如matplotlib、seaborn等，其中matplotlib是Python中绘制散点图最常用的库，以下是使用matplotlib绘制散点图的基本步骤：

1、导入库

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2、创建数据

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x = np.random.randn(100)  # 生成100个符合标准正态分布的随机数作为横坐标
y = np.random.randn(100)  # 生成100个符合标准正态分布的随机数作为纵坐标

3、绘制散点图

plt.scatter(x, y)  # 绘制散点图
plt.title("散点图示例")  # 设置标题
plt.xlabel("横坐标")  # 设置x轴标签
plt.ylabel("纵坐标")  # 设置y轴标签
plt.show()  # 显示图形

4、美化散点图

plt.scatter(x, y, c='red', s=100, alpha=0.5)  # 设置散点颜色、大小和透明度
plt.grid(True)  # 添加网格线
plt.legend(["散点图"])  # 添加图例
plt.savefig("scatter.png")  # 保存图片

散点图应用案例

1、线性关系分析

散点图常用于分析两个变量之间的线性关系，以下是一个示例：

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x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])
plt.scatter(x, y)
plt.title("线性关系散点图")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.show()

2、分类变量分析

散点图也可用于分析分类变量之间的关系，以下是一个示例：

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({
    "group": np.random.choice(["A", "B", "C"], 100),
    "value": np.random.randn(100)
})
plt.scatter(data[data["group"] == "A"]["value"], data[data["group"] == "A"]["value"], c="red", label="A")
plt.scatter(data[data["group"] == "B"]["value"], data[data["group"] == "B"]["value"], c="green", label="B")
plt.scatter(data[data["group"] == "C"]["value"], data[data["group"] == "C"]["value"], c="blue", label="C")
plt.title("分类变量散点图")
plt.xlabel("value")
plt.ylabel("value")
plt.legend()
plt.show()

3、交互式散点图

Python中的plotly库可以绘制交互式散点图，方便用户进行数据探索，以下是一个示例：

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import plotly.express as px
df = pd.DataFrame({
    "x": np.random.randn(100),
    "y": np.random.randn(100),
    "color": np.random.choice(["red", "green", "blue"], 100)
})
fig = px.scatter(df, x="x", y="y", color="color", title="交互式散点图")
fig.show()

本文介绍了Python中散点图的绘制方法，并通过实际案例展示了其应用，散点图是一种非常实用的数据可视化工具，可以帮助我们更好地理解数据之间的关系，在实际应用中，我们可以根据具体需求选择合适的散点图类型和美化方法，以更好地展示数据。

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