Python数据可视化:5段代码搞定散点图绘制与使用,值得收藏
云栖号:https://www.aliyun.com/#module-yedOfott8第一手的上云资讯,不同行业精选的上云企业案例库,基于众多成功案例萃取而成的最佳实践,助力您上云决策! 作者:屈希峰来源:大数据DT(ID:bigdatadt) 01 概述 散点图(Scatter)又称散点分布图,是以一个变量为横坐标,另一个变量为纵坐标,利用散点(坐标点)的分布形态反映变量统计关系的一种图形。 特点是能直观表现出影响因素和预测对象之间的总体关系趋势。优点是能通过直观醒目的图形方式反映变量间关系的变化形态,以便决定用何种数学表达方式来模拟变量之间的关系。散点图不仅可传递变量间关系类型的信息,还能反映变量间关系的明确程度。 通过观察散点图数据点的分布情况,我们可以推断出变量间的相关性。如果变量之间不存在相互关系,那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点,如果存在某种相关性,那么大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。 数据的相关关系大体上可以分为:正相关(两个变量值同时增长)、负相关(一个变量值增加,另一个变量值下降)、不相关、线性相关、指数相关等,表现在散点图上的大致分布如图1所...