散点图 | 创建散点图 - Python

散点图是用来展示两个变量之间的关系的一种可视化图表。在Python中，可以使用不同的库来创建散点图，如Matplotlib和Seaborn。

Matplotlib创建散点图

Matplotlib是Python中常用的可视化库之一，使用Matplotlib可以方便地绘制散点图。以下是Matplotlib创建散点图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 8, 6, 4, 2]

plt.scatter(x, y)
plt.show()

这段代码中，首先导入了Matplotlib库。接下来，定义x和y两个变量，分别表示横轴和纵轴的取值。使用plt.scatter(x, y)函数绘制散点图，使用plt.show()函数显示图像。执行以上代码，可以得到如下的散点图：

Seaborn创建散点图

Seaborn是Python中另一个常用的可视化库，使用Seaborn创建散点图也非常简单。以下是Seaborn创建散点图的示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

tips = sns.load_dataset("tips")

sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)

plt.show()

这段代码中，首先导入了Seaborn和Matplotlib库。接下来，使用sns.load_dataset("tips")函数加载Seaborn内置的tips数据集，该数据集包含了餐厅账单金额和小费金额的相关信息。然后，使用sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)函数绘制散点图，其中x和y分别表示横轴和纵轴所使用的数据列名，data表示使用的数据集。最后，使用plt.show()函数显示图像。执行以上代码，可以得到如下的散点图：

以上是Matplotlib和Seaborn两种库创建散点图的示例代码。需要注意的是，散点图是用来展示两个变量之间的关系的，因此在创建散点图时需要选择合适的变量。同时，也需要注意多种其他参数的设置，如颜色、标记、线型等，以便更好地展示数据的特点和关系。