python 中散点图绘制

一、散点图绘制参数说明

scatter(x, y, s=20, c=None, marker='o', cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, 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

• cmap：指定某个Colormap值，只有当c参数是一个浮点型数组时才有效

• norm：设置数据亮度，标准化到0~1，使用该参数仍需要参数c为浮点型的数组

• vmin、vmax：亮度设置，与norm类似，如果使用norm参数，则该参数无效

• 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('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')
# 显示图形
plt.show()

 ②

# Pandas模块绘制散点图
# 绘制散点图
iris.plot(x = 'Petal_Width', y = 'Petal_Length', kind = 'scatter', title = '鸢尾花的花瓣宽度与长度关系')
# 修改x轴和y轴标签
plt.xlabel('花瓣宽度')
plt.ylabel('花瓣长度')
# 显示图形
plt.show()

③气泡图绘制

# 读取数据
Prod_Category = pd.read_excel('SuperMarket.xlsx')
# 将利润率标准化到[0,1]之间（因为利润率中有负数），然后加上微小的数值0.001
range_diff = Prod_Category.Profit_Ratio.max()-Prod_Category.Profit_Ratio.min()
Prod_Category['std_ratio'] = (Prod_Category.Profit_Ratio-Prod_Category.Profit_Ratio.min())/range_diff + 0.001

# 绘制办公用品的气泡图
plt.scatter(x = Prod_Category.Sales[Prod_Category.Category == '办公用品'], 
           y = Prod_Category.Profit[Prod_Category.Category == '办公用品'], 
           s = Prod_Category.std_ratio[Prod_Category.Category == '办公用品']*1000,
           color = 'steelblue', label = '办公用品', alpha = 0.6
            )
# 绘制技术产品的气泡图
plt.scatter(x = Prod_Category.Sales[Prod_Category.Category == '技术产品'], 
           y = Prod_Category.Profit[Prod_Category.Category == '技术产品'], 
           s = Prod_Category.std_ratio[Prod_Category.Category == '技术产品']*1000,
           color = 'indianred' , label = '技术产品', alpha = 0.6
          )
# 绘制家具产品的气泡图
plt.scatter(x = Prod_Category.Sales[Prod_Category.Category == '家具产品'], 
           y = Prod_Category.Profit[Prod_Category.Category == '家具产品'], 
           s = Prod_Category.std_ratio[Prod_Category.Category == '家具产品']*1000,
           color = 'black' , label = '家具产品', alpha = 0.6
          )
# 添加x轴和y轴标签
plt.xlabel('销售额')
plt.ylabel('利润')
# 添加标题
plt.title('销售额、利润及利润率的气泡图')
# 添加图例
plt.legend()
# 显示图形
plt.show()

   

二、seaborn散点图绘制

import seaborn as sns
# seaborn模块绘制分组散点图
sns.lmplot(x = 'Petal_Width', # 指定x轴变量
           y = 'Petal_Length', # 指定y轴变量
           hue = 'Species', # 指定分组变量
           data = iris, # 指定绘图数据集
           legend_out = False, # 将图例呈现在图框内
           truncate=True # 根据实际的数据范围，对拟合线作截断操作
          )
# 修改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')
# 显示图形
plt.show()