matplotlib绘制散点图之基本配置——万能模板案例（二）

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# 读取数据
def get_xycs(df):
# 平面坐标系的位置只能表示2维数据
x = df['sepal_length']  # x 轴坐标
y = df['sepal_width']   # y 轴坐标
c = df['petal_length']  # 颜色color
s = df['petal_width']   # 大小size
return x,y,c,s
markers = {'setosa':'o', 'versicolor':'D', 'virginica':'*'}
# 根据X，Y值画散点图, 用颜色的深浅表示花萼的长度，用大小表示花萼的宽度, 每组数据只能是一种点样式
plt.figure(figsize=(5,5),dpi=100)
#plt.scatter(x,y, c=c, s=50)  # 可以是标量，那么所有的点都一样
for sp in df['species'].unique():
x,y,c,s = get_xycs(df[df['species']==sp])
plt.scatter(x,y, s=s*30, cmap=plt.cm.seismic, marker=markers[sp],label=sp)

plt.legend()

### 在二维坐标系上，位置表示(x,y)二维数据
x = df.sepal_length  # x 表示花瓣长
y = df.sepal_width   # y 表示花瓣宽
s = (df.petal_length * df.petal_width)*np.pi   # s(size) 表示花萼面积
c = (df.petal_length * df.petal_width)*np.pi
plt.scatter(x,y,s=s*5, c=c,cmap=plt.cm.RdYlBu_r)
plt.xlabel('sepal_length')
plt.ylabel('sepal_width')

# 在二维坐标系上，位置表示(x,y)二维数据
x = df.sepal_length  # x 表示花瓣长
y = df.sepal_width   # y 表示花瓣宽
s = (df.petal_length * df.petal_width)*np.pi   # s(size) 表示花萼面积
#print(df.species)
#colormap = {"setosa":"#FF0000", "versicolor":"green", "virginica":"b"}  # 定义一个字典将species字符串映射到颜色字符串上
colormap = {"setosa":1, "versicolor":5, "virginica":6}  # 定义一个字典将species字符串映射到颜色字符串上
c = df.species.map(colormap)
#print(c)
plt.scatter(x,y,s=s*5, c=c,cmap=plt.cm.coolwarm, alpha=0.7, edgecolors='face')
plt.xlabel('sepal_length')
plt.ylabel('sepal_width')

plt.scatter(df['burglary'], df['larceny_theft'],
s=df['population']*2e-5,
c=df['motor_vehicle_theft'], cmap=plt.cm.coolwarm,
edgecolors='b',
alpha=0.75)
for idx,statename in df['state'].items():
plt.text(x=df['burglary'][idx],y=df['larceny_theft'][idx]-df['population'][idx]*2e-5*0.5,s=statename,fontsize=6,ha='center',va='top')

df.plot.scatter(x='burglary',y='larceny_theft',c='motor_vehicle_theft',cmap=plt.cm.coolwarm,s=df['population']*2e-5)
for i in df.index:
if i in top5_motor_theft_index:  # 偷车贼最多的5个州
plt.text(df.loc[i,'burglary']+10, df.loc[i,'larceny_theft']-10, df.loc[i,'state'], color='red')  # 一个文本框

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