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這篇文章主要為大家展示了“如何在Matplotlib中創建散點圖”，內容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“如何在Matplotlib中創建散點圖”這篇文章吧。
散點圖非常適合確定兩組數據是否相關。如果存在相關性，散點圖可以讓我們發現這些趨勢。散點圖的想法通常是比較兩個變量，讓我們開始吧。
首先我們看一下基本的散點圖繪制代碼：
from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager#設置圖表樣式plt.style.use('seaborn')#x軸數據列表x = [5,7,8,5,6,7,9,2,3,4,4,4,2,6,3,6,8,6,4,1]#y軸數據列表y = [7,4,3,9,1,3,2,5,2,4,8,7,1,6,4,9,7,7,5,1]colors = [7,5,9,7,5,7,2,5,3,7,1,2,8,1,9,2,5,6,7,5]#使用scatter()創建散點圖表#s:散點大小#c :散點顏色#cmap:Clolormap顏色映射名字#僅當c為浮點數組時才使用plt.scatter(x,y,s=100,c=colors,cmap='Greens', edgecolor='black',lineWidth=1, alpha=0.75 )zh_font = font_manager.\FontProperties(fname='C:\\Windows\\Fonts\\msyh.ttf')#添加顏色條到繪圖中cbar = plt.colorbar()cbar.set_label('圖例',fontproperties=zh_font)plt.tight_layout()plt.show()
運行結果：
接下來我們來做一個熱門視頻的散點圖分布，從本地準備好的data.csv文件中讀取內容包括，每行為一個視頻的播放量、喜歡數（點贊量）、喜歡/不喜歡的比例三項內容：
我們用散點圖的方式顯示一下：
import pandas as pdfrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib import font_manager#設置圖表樣式plt.style.use('seaborn')#讀取數據#播放次數，點贊量，喜歡與不喜歡的比例data = pd.read_csv('data.csv')view_count = data['view_count']likes = data['likes']ratio = data['ratio']#調用散點圖表方法plt.scatter(view_count, likes, c=ratio, cmap='summer', edgecolor='black', linewidth=1, alpha=0.75)zh_font = font_manager.\FontProperties(fname='C:\\Windows\\Fonts\\msyh.ttf')cbar = plt.colorbar()cbar.set_label('喜歡/不喜歡的比例',fontproperties=zh_font)#x和y軸單位用log顯示plt.xscale('log')plt.yscale('log')plt.title('熱門網站視頻',fontproperties=zh_font)plt.xlabel('觀看次數',fontproperties=zh_font)plt.ylabel('總點贊量',fontproperties=zh_font)plt.tight_layout()plt.show()
運行結果：
以上是“如何在Matplotlib中創建散點圖”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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