开发者学堂课程【Python 数据可视化库 Matplotlib 快速入门：常见图表及散点图】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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常见图表及散点图
内容介绍
一、学习目标
二、常见图形种类及意义
三、散点图绘制
一、学习目标
（1）目标
掌握常见统计图及其意义
绘制散点图
（2）应用
探究不同变量之间的关系
（3）内容预览
Matplotib 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。
二、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，反映事物的变化情况（变化）
●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:判断变量之间是否存在数量关联趋势,展示离群点(分布规律)
●柱状图 bar:排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱状图中。
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)
●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状况(统计)
●饼图 pie: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)
三、散点图绘制
#需求:探究房屋面积和房屋价格的关系
# 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(figsize=(20，8)，dpi=80)
# 3、绘制图像
plt.scatter(x, y)
# 4、显示图像
plt. show()
