数据分析小课-matplotlib-散点图，气泡图，热力图，组合图

最新推荐文章于 2025-04-20 14:49:37 发布

妮酱也爱敲代码

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文章标签：数据分析 python 可视化数据可视化 matlab

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本文介绍了如何使用Python的matplotlib库进行数据可视化，包括散点图的绘制，通过调整s参数实现气泡图，利用seaborn库创建热力图，以及如何构造复杂的组合图。scatter函数提供了控制点的大小、颜色和形状等选项，heatmap则用于展示离散变量的交叉分布。subplot2grid方法则用于在图表中灵活布局多个子图。

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散点图
scatter(x, y, s=20, c=None, marker=‘o’, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None)
x：指定散点图的x轴数据
y：指定散点图的y轴数据
s：指定散点图点的大小，默认为20，通过传入其他数值型变量，可以实现气泡图的绘制
c：指定散点图点的颜色，默认为蓝色，也可以传递其他数值型变量，通过cmap参数的色阶表示数值大
小
marker：指定散点图点的形状，默认为空心圆
alpha：设置散点的透明度
linewidths：设置散点边界线的宽度
edgecolors：设置散点边界线的颜色

# 读入数据
iris = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\iris.csv')
# 绘制散点图
plt.scatter(x = iris.Petal_Width, # 指定散点图的x轴数据
 y = iris.Petal_Length, # 指定散点图的y轴数据
 color = 'steelblue' # 指定散点图中点的颜色
 )
# 添加x轴和y轴标签
plt.xlabel('花瓣宽度')
plt.ylabel('花瓣长度')
# 添加标题
plt.title('鸢尾花的花瓣宽度与长度关系'

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