1. 散点图
scatter函数用于绘制散点图。下面是scatter函数的语法格式：
scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None, **kwargs)
参数解释：
x：指定散点的x轴坐标。y：指定散点的y轴坐标。s：可选参数，指定散点的大小。默认为None。c：可选参数，指定散点的颜色。可以是单个颜色，也可以是与x、y相同长度的颜色序列。默认为None。marker：可选参数，指定散点的形状（如圆形、正方形等）。默认为None。cmap：可选参数，指定使用的颜色映射。默认为None。norm：可选参数，用于归一化数据映射的函数。默认为None。vmin：可选参数，用于颜色映射的最小值。默认为None。vmax：可选参数，用于颜色映射的最大值。默认为None。alpha：可选参数，指定散点的透明度。默认为None。linewidths：可选参数，指定散点的边框线宽度。默认为None。edgecolors：可选参数，指定散点的边框颜色。默认为None。**kwargs：其他可选参数，如标记等。
x = range(1, 7, 1)
y = range(10, 70, 10)# 散点图
plt.scatter(x, y, marker='o')
plt.savefig('images/5-14.png')data = np.random.randn(100, 2)
s = np.random.randint(50, 200, size=100)
color = np.random.randn(100)plt.scatter(data[:, 0], # x坐标data[:, 1], # y坐标s=s, # 尺寸c=color, # 颜色alpha=0.6 # 透明度
)
plt.savefig('images/5-15.png')
df = pd.read_excel('data/plot.xlsx', sheet_name='scatter')
x, y = df['广告费用'], df['销售收入']
plt.figure(dpi=100)
plt.scatter(x, y)plt.title('广告费用和销售收入之间的关系')
plt.xlabel('广告费用')
plt.ylabel('销售收入')
plt.savefig('images/5-16.png')
绘制六边形图：
hexbin函数用于绘制二维直方图。它根据x轴和y轴上的点的密度，将二维空间划分为多个小六边
形，并使用颜色编码表示点的密度。下面是hexbin函数的语法格式：
hexbin(x, y, gridsize=100, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors='none')
参数解释：
x：指定二维空间中点的x轴坐标。y：指定二维空间中点的y轴坐标。gridsize：可选参数，指定划分小六边形的数量。默认为100。cmap：可选参数，指定使用的颜色映射。默认为None。norm：可选参数，用于归一化数据映射的函数。默认为None。vmin：可选参数，用于颜色映射的最小值。默认为None。vmax：可选参数，用于颜色映射的最大值。默认为None。alpha：可选参数，指定小六边形的透明度。默认为None。linewidths：可选参数，指定小六边形的边框线宽度。默认为None。edgecolors：可选参数，指定小六边形的边框颜色。默认为'none'。
plt.figure(dpi=100)# 六边形图
# gridsize: 网格大小
# cmap: color map 颜色映射
# rainbow: 彩虹色
plt.hexbin(x, y, gridsize=20, cmap="rainbow")plt.title('广告费用和销售收入之间的关系')
plt.xlabel('广告费用')
plt.ylabel('销售收入')
plt.savefig('images/5-17.png')
本文链接：https://my.lmcjl.com/post/14152.html
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