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凡客诚品创建时间_免费工程信息查询_sem是什么牌子_宁波seo外包推广

时间:2025/7/10 20:12:47来源:https://blog.csdn.net/SiArch/article/details/146379395 浏览次数:1次
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在数据可视化领域,散点图是一种强大而灵活的工具,它能够帮助我们直观地理解和探索数据集中变量之间的关系。本文将深入探讨散点图的核心原理、应用场景以及如何使用Python进行高效绘制。

后续几篇将介绍高级技巧、复杂应用场景。
Python散点图(Scatter Plot):高阶分析、散点图矩阵、三维散点图及综合应用
Python散点图多变量数据可视化:金融、市场、医学等应用的深度解析
Python散点密度图:数据可视化的强大工具

一、散点图的核心原理

散点图通过在二维坐标系中绘制数据点来展示两个变量之间的关系。每个点代表一个观测值,其横纵坐标分别对应两个变量的取值。通过观察这些点的分布模式,我们可以得出变量之间是否存在相关性、是否存在异常值以及数据的分布形态等重要信息。
散点图通过在笛卡尔坐标系中绘制点集,展示两个变量的数值关系。每个点的位置由变量值决定,常用于发现变量间的相关性(正相关、负相关或无关联)、是否存在异常值、数据分布模式(如线性、非线性、离群值)。

关键要素

  1. 坐标轴映射:横轴和纵轴分别对应两个不同的变量,数据点的位置由这两个变量的值决定。
  2. 数据点样式:可以通过颜色、大小和形状等属性对数据点进行编码,以表示额外的变量信息。
  3. 趋势线拟合:回归线、注释文本、置信区间等增强分析深度(如seaborn.regplot自动添加回归线)。

二、散点图的应用场景

1. 数据分析与探索

  • 相关性分析:验证假设(如广告投入与销售额的关系)。
  • 聚类识别:发现数据中的自然分组(如用户分群)。
  • 异常值检测:定位偏离主要分布的异常点(如金融欺诈检测)。
  • 分析数据分布:散点图可以揭示数据的分布形态,例如是否呈现对称分布、偏态分布等。这对于后续的数据分析和建模具有重要意义,因为不同的分布形态可能需要采用不同的统计方法和模型。

2. 科研与可视化

  • 生物学:分析基因表达量与疾病风险的关系。
  • 气象学:研究温度与降水量的分布模式。
  • 社会科学:探索收入水平与教育程度的相关性。

3. 机器学习

  • 特征工程:观察特征与目标变量的关系(如房价预测中的面积与价格)。
  • 分类边界可视化:展示分类算法在高维空间的决策边界。

三、使用Python绘制散点图

基础散点图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 生成数据
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)# 绘制散点图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(x, y, color='blue', alpha=0.7)
plt.title('基础散点图')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
plt.show()

带回归线的散点图

import seaborn as sns
from scipy import stats# 使用seaborn加载示例数据集
tips = sns.load_dataset("tips")# 绘制带回归线的散点图
sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, height=6, aspect=1.5)
plt.title('带回归线的散点图')
plt.show()

分组散点图

# 生成分组数据
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