散点图（Scatter Plot）简介

散点图（Scatter Plot）简介

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/Wbbb1026/article/details/142178118

散点图是一种用于展示两个变量之间关系的图表，通常用于查看数据点在平面上的分布情况。本文将介绍如何使用Matplotlib库在Python中创建散点图，并探讨其应用场景。

散点图简介

散点图是一种用于展示两个变量之间关系的图表，通常用于查看数据点在平面上的分布情况。在Matplotlib中，可以使用 scatter() 函数来创建散点图。

"""
Simple demo of a scatter plot.
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

N = 50
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
colors = np.random.rand(N)
area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2  # 0 to 15 point radii

plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5)
plt.show()

• 导入库：首先导入 numpy 和 matplotlib.pyplot 库，这两个库是进行数据操作和绘图的基础。
• 生成数据：
• x 和 y 是散点图的坐标，这里使用 numpy 的 random.rand() 函数生成50个介于0和1之间的随机数。
• colors 用于为每个点指定颜色，同样使用 random.rand() 生成。
• area 用于指定每个点的大小，这里通过计算圆的面积公式（πr²）来生成，其中半径 r 是随机生成的。
• 绘制散点图：
• plt.scatter() 函数用于绘制散点图，其中 x 和 y 是坐标，s 参数控制点的大小，c 参数控制点的颜色，alpha 参数控制点的透明度。
• 显示图表：
• plt.show() 函数用于显示图表。

应用场景

散点图常用于以下场景：

• 分析两个变量之间的关系，例如查看收入和消费之间的关系。
  
• 观察数据的分布情况，例如在地理坐标系中查看城市的分布。
• 识别数据中的异常值或集群。