Python实现数据可视化之散点图

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本文介绍了使用Python进行数据可视化的散点图绘制方法,详细讲述了如何利用Seaborn库和Iris数据集来展示两个变量间的关系,包括数据准备、导入所需库、加载数据以及绘制散点图的完整代码过程。

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Python实现数据可视化之散点图

在数据分析中,可视化是一个不可或缺的环节。散点图(Scatter plot)是一种常见的数据可视化方式,用于表示两个变量之间的关系。本文将介绍使用Python语言绘制散点图的方法,并提供相应的源代码。

  1. 数据准备
    在绘制散点图之前,我们需要准备好待分析的数据集。在本次实验中,我们将使用Seaborn自带的Iris数据集,该数据集包含了鸢尾花的三个品种(Setosa、Versicolour和Virginica)的萼片长度和宽度等数据。

  2. 导入必要的库
    在开始编写代码之前,我们需要导入必要的库,包括seaborn、matplotlib.pyplot以及pandas等。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas 
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