常见图表及散点图 | Python 数据可视化库 Matplotlib 快速入门之十三-阿里云开发者社区

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常见图表及散点图 | Python 数据可视化库 Matplotlib 快速入门之十三

简介: Matplotlib能够绘制折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图。我们需要知道不同的统计图的意义,以此来决定选择哪种统计图来呈现我们的数据。

上一节:折线图应用场景

散点图(scatter)

学习目标

  • 目标

    。掌握常见统计图及其意义
    。绘制散点图
  • 应用

    。探究不同变量之间的关系
  • 内容预览

    。2.3.1常见图形种类及意义

    。2.3.2散点图绘制

    。2.3.3散点图应用场景
    

Matplotlib能够绘制折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图。
我们需要知道不同的统计图的意义,以此来决定选择哪种统计图来呈现我们的数据。

常见图形种类及意义

  • 折线图 plot :以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图
    特点:能够显示数据的变化趋势,反映数据的变化情况。(变化)

image.png

  • 散点图 scatter :用两组数据构成多个坐标点,考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。
    特点:判断数据之间是否存在数量关联趋势,展示离群点(分布规律)

image.png

  • 柱状图 bar :排列在工作表的行或列中的数据可以绘制在柱状图中。
    特点:绘制连离散的数据,能够一眼看出各个数据的大小,比较数据之间的差别。(统计/对比)

image.png

  • 直方图 histogram :由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据范围,纵轴表示分布情况。
    特点:绘制连续性的数据展示一组或者多组数据的分布情况。(统计)

image.png

  • 饼图:用于表示不同分类的占比情况,通过弧度大小来对比各种分类。
    特点:分类数据的占比情况。(占比)

image.png

散点图绘制

示例:
需求:探究房屋面积和房屋价格的关系
房屋面积数据:

x=[225.98,247.07,253.14,457.85,241.58,
301.01,20.67,288.64,163.56,120.06,
207.83,342.75,147.9,53.06,224.72,29.51,
21.61,483.21,245.25,399.25,343.35]

房屋价格数据:

y=[196.63,203.88,210.75,372.74,202.41,
247.61,24.9,239.34,140.32,104.15,176,
84,288.23,128.79,49.64,191.74,33.1,
30.74,400.02,205.35,330.64,283.45]

代码:

#1、准备数据
x=[225.98,247.07,253.14,457.85,241.58,
301.01,20.67,288.64,163.56,120.06,
207.83,342.75,147.9,53.06,224.72,29.51,
21.61,483.21,245.25,399.25,343.35]

y=[196.63,203.88,210.75,372.74,202.41,
247.61,24.9,239.34,140.32,104.15,176,
84,288.23,128.79,49.64,191.74,33.1,
30.74,400.02,205.35,330.64,283.45]

#2、创建画布
plt.figure(fig size=(20, 8) , dpi=80)

#3、绘制图像
plt.scatter(x, y)

#4、显示图像
plt.show()

执行结果为:
image.png

散点图应用场景

探究不同变量之间的内在关系。

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