python 中散點圖繪制

一、散點圖繪制參數說明

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

• x：指定散點圖的x軸數據

• y：指定散點圖的y軸數據

• s：指定散點圖點的大小，默認為20，通過傳入其他數值型變量，可以實現氣泡圖的繪制

• c：指定散點圖點的顏色，默認為藍色，也可以傳遞其他數值型變量，通過cmap參數的色階表示數值大小marker：指定散點圖點的形狀，默認為空心圓

• cmap：指定某個Colormap值，只有當c參數是一個浮點型數組時才有效

• norm：設置數據亮度，標准化到0~1，使用該參數仍需要參數c為浮點型的數組

• vmin、vmax：亮度設置，與norm類似，如果使用norm參數，則該參數無效

• alpha：設置散點的透明度

• linewidths：設置散點邊界線的寬度

• edgecolors：設置散點邊界線的顏色

# 讀入數據
iris = pd.read_csv('iris.csv')
# 繪制散點圖
plt.scatter(x = iris.Petal_Width, # 指定散點圖的x軸數據
            y = iris.Petal_Length, # 指定散點圖的y軸數據
            color = 'steelblue' # 指定散點圖中點的顏色
           )
# 添加x軸和y軸標簽
plt.xlabel('花瓣寬度')
plt.ylabel('花瓣長度')
# 添加標題
plt.title('鳶尾花的花瓣寬度與長度關系')
# 顯示圖形
plt.show()

 ②

# Pandas模塊繪制散點圖
# 繪制散點圖
iris.plot(x = 'Petal_Width', y = 'Petal_Length', kind = 'scatter', title = '鳶尾花的花瓣寬度與長度關系')
# 修改x軸和y軸標簽
plt.xlabel('花瓣寬度')
plt.ylabel('花瓣長度')
# 顯示圖形
plt.show()

③氣泡圖繪制

# 讀取數據
Prod_Category = pd.read_excel('SuperMarket.xlsx')
# 將利潤率標准化到[0,1]之間（因為利潤率中有負數），然后加上微小的數值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

# 繪制辦公用品的氣泡圖
plt.scatter(x = Prod_Category.Sales[Prod_Category.Category == '辦公用品'], 
           y = Prod_Category.Profit[Prod_Category.Category == '辦公用品'], 
           s = Prod_Category.std_ratio[Prod_Category.Category == '辦公用品']*1000,
           color = 'steelblue', label = '辦公用品', alpha = 0.6
            )
# 繪制技術產品的氣泡圖
plt.scatter(x = Prod_Category.Sales[Prod_Category.Category == '技術產品'], 
           y = Prod_Category.Profit[Prod_Category.Category == '技術產品'], 
           s = Prod_Category.std_ratio[Prod_Category.Category == '技術產品']*1000,
           color = 'indianred' , label = '技術產品', alpha = 0.6
          )
# 繪制家具產品的氣泡圖
plt.scatter(x = Prod_Category.Sales[Prod_Category.Category == '家具產品'], 
           y = Prod_Category.Profit[Prod_Category.Category == '家具產品'], 
           s = Prod_Category.std_ratio[Prod_Category.Category == '家具產品']*1000,
           color = 'black' , label = '家具產品', alpha = 0.6
          )
# 添加x軸和y軸標簽
plt.xlabel('銷售額')
plt.ylabel('利潤')
# 添加標題
plt.title('銷售額、利潤及利潤率的氣泡圖')
# 添加圖例
plt.legend()
# 顯示圖形
plt.show()

   

二、seaborn散點圖繪制

import seaborn as sns
# seaborn模塊繪制分組散點圖
sns.lmplot(x = 'Petal_Width', # 指定x軸變量
           y = 'Petal_Length', # 指定y軸變量
           hue = 'Species', # 指定分組變量
           data = iris, # 指定繪圖數據集
           legend_out = False, # 將圖例呈現在圖框內
           truncate=True # 根據實際的數據范圍，對擬合線作截斷操作
          )
# 修改x軸和y軸標簽
plt.xlabel('花瓣寬度')
plt.ylabel('花瓣長度')
# 添加標題
plt.title('鳶尾花的花瓣寬度與長度關系')
# 顯示圖形
plt.show()