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在数据科学领域，散点图作为一种常用的数据可视化工具，能够直观地展示两个变量之间的关系，本文将基于Python编程语言，通过matplotlib库绘制散点图，探讨数据可视化在数据分析中的应用。
Python散点图绘制基础
1、导入所需库
在Python中，matplotlib库是绘制散点图的主要工具，我们需要导入matplotlib.pyplot模块。
import matplotlib.pyplot as plt
2、准备数据
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散点图需要两个变量，以下是一个简单的数据集：
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] y = [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29]
3、绘制散点图
使用plt.scatter()函数绘制散点图，其中x和y分别为横纵坐标。
plt.scatter(x, y)
4、设置标题、坐标轴标签和图例
plt.title('散点图示例')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.legend(['变量X', '变量Y'])5、显示图形
plt.show()
Python散点图绘制进阶
1、设置散点大小、颜色和形状
在plt.scatter()函数中，可以设置s参数控制散点大小，c参数控制散点颜色，marker参数控制散点形状。
plt.scatter(x, y, s=100, c='red', marker='o')
2、添加网格线
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在散点图中添加网格线，可以使图形更加清晰。
plt.grid(True)
3、设置坐标轴范围
使用plt.xlim()和plt.ylim()函数设置坐标轴范围。
plt.xlim(0, 10) plt.ylim(0, 30)
4、添加文本注释
使用plt.text()函数在散点图上添加文本注释。
plt.text(5, 20, '点(5, 20)')
5、保存图形
使用plt.savefig()函数将图形保存为图片。
plt.savefig('scatter_plot.png')Python散点图在实际应用中的价值
1、直观展示数据关系
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散点图能够直观地展示两个变量之间的关系，帮助我们发现数据中的规律和异常值。
2、辅助决策
在商业、金融、医疗等领域，散点图可以辅助我们进行决策，例如分析市场趋势、预测股票价格等。
3、优化数据可视化效果
通过调整散点图的颜色、大小、形状等参数，可以使图形更加美观，提高数据可视化的效果。
Python散点图绘制是一种简单而实用的数据可视化方法，通过本文的实践，我们可以了解到Python散点图绘制的技巧和进阶应用，为数据分析和可视化提供有力支持。
标签： #python数据可视化散点图案例
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