【Python学习】可视化图表-使用matplotlib绘制不同种类散点图

一、引言

在数据可视化领域，散点图是一种极其强大的工具，它能够直观地展示变量之间的关系、数据分布的模式以及潜在的聚类情况等。通过散点图，我们可以轻松地发现数据中的异常值、相关性以及其他隐藏的特征。Python 的 matplotlib 库提供了丰富而灵活的功能，可以帮助我们绘制出各种类型的散点图，以满足不同的数据分析和展示需求。本文将深入探讨如何使用 matplotlib 绘制多种类型的散点图，并提供详细的代码示例，助力读者掌握这一技能。

二、基本概念

散点图是一种使用点来表示数据的图形，每个点的位置由两个或多个变量的值决定。通常，散点图用于展示两个变量之间的关系，但也可以扩展到展示更多变量的信息。其基本组成元素包括：

• 数据点 ：表示单个数据样本，其坐标由变量的值确定。
• 坐标轴 ：定义了数据点的位置框架，通常有二维（X 轴和 Y 轴）、三维（X 轴、Y 轴和 Z 轴）等。

三、核心功能与特点

• 直观展示变量关系 ：能够清晰地呈现两个或多个变量之间的相关性，如正相关、负相关或无明显相关性等。
• 揭示数据分布模式