使用Python创建带有平滑线的散点图

在数据可视化中，散点图是一种常用的图表类型，用于显示多个数据点之间的关系。有时候，在散点图中添加一条平滑线会更好地展示数据的趋势和模式。

Python提供了多个库来绘制散点图，并且可以很方便地添加平滑线。本文将介绍如何使用matplotlib库以及seaborn库来创建带有平滑线的散点图。

使用matplotlib创建带有平滑线的散点图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, color='b', label='Data Points')

# 添加平滑线
z = np.polyfit(x, y, 1)
p = np.poly1d(z)
plt.plot(x, p(x), color='r', label='Smooth Line')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图表
plt.show()

使用matplotlib库绘制带有平滑线的散点图的步骤如下：

1. 导入必要的库：matplotlib.pyplot和numpy。
2. 创建数据：使用numpy.random.rand()生成两个长度为100的随机数组，作为散点图的x轴和y轴数据。
3. 绘制散点图：使用matplotlib.pyplot.scatter()函数绘制散点图，指定颜色和标签。
4. 添加平滑线：使用numpy.polyfit()函数进行最小二乘法拟合得到一条平滑线的系数，并使用numpy.poly1d()函数创建一个多项式对象。然后，使用matplotlib.pyplot.plot()函数绘制平滑线。
5. 添加图例：使用matplotlib.pyplot.legend()函数添加图例。
6. 显示图表：使用matplotlib.pyplot.show()函数显示图表。

以上代码会显示一张带有随机散点和平滑线的散点图。

使用seaborn创建带有平滑线的散点图

import seaborn as sns
import numpy as np

# 创建数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

# 设置样式
sns.set(style="ticks")

# 创建散点图
sns.scatterplot(x, y, color='b', label='Data Points')

# 添加平滑线
sns.regplot(x, y, color='r', scatter=False, label='Smooth Line')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图表
plt.show()

使用seaborn库绘制带有平滑线的散点图的步骤如下：

1. 导入必要的库：seaborn和numpy。
2. 创建数据：使用numpy.random.rand()生成两个长度为100的随机数组，作为散点图的x轴和y轴数据。
3. 设置样式：使用seaborn.set()函数设置图表的样式，可以根据需要自定义。
4. 创建散点图：使用seaborn.scatterplot()函数绘制散点图，指定颜色和标签。
5. 添加平滑线：使用seaborn.regplot()函数绘制平滑线，设置scatter=False以去除散点，指定颜色和标签。
6. 添加图例：使用matplotlib.pyplot.legend()函数添加图例。
7. 显示图表：使用matplotlib.pyplot.show()函数显示图表。

以上代码会显示一张使用seaborn库绘制的带有随机散点和平滑线的散点图。

通过以上介绍，你可以使用matplotlib或seaborn库创建带有平滑线的散点图，以展示数据的趋势和模式。