Python数据可视化编程通过Matplotlib创建散点图代码示例

下面我将为您详细讲解“Python数据可视化编程通过Matplotlib创建散点图代码示例”的完整攻略。

1. 创建散点图代码示例一

1.1 引入依赖

首先需要在代码中引入Matplotlib库。通常情况下可以使用以下命令导入：

import matplotlib.pyplot as plt

1.2 准备数据

在创建散点图之前，需要准备一些数据以便绘图。在本示例中，我们将分别定义X轴和Y轴的值。通常情况下X轴和Y轴的长度应该是相同的，这样才能形成坐标系。下面是示例中X轴和Y轴的数据：

x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
y = [2,4,5,7,6,8,9,11,12,12]

1.3 绘制散点图

在准备好数据后，我们就可以使用Matplotlib的scatter()方法来创建散点图。以下是使用Matplotlib创建散点图的示例代码：

plt.scatter(x, y)
plt.show()

执行完上述代码后，将会生成一个散点图。

2. 创建散点图代码示例二

2.1 引入依赖

同样地，首先需要在代码中导入Matplotlib库，可以使用以下命令：

import matplotlib.pyplot as plt

2.2 准备数据

在本示例中，我们将读取一个CSV文件的数据。CSV文件中包含了两列数据：客户所在城市和客户客单价。请确保CSV文件中包含的城市名称没有重复的情况。并且，代码中也需要确保不会出现重复的城市名称。以下是本示例中的数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('customers.csv') 
cities = list(set(df['City'].values.tolist())) 
prices = df.groupby('City')['Price'].mean().values.tolist() 

2.3 绘制散点图

在准备好数据后，我们就可以使用Matplotlib来创建散点图。之前的示例中我们只是简单地用了scatter()方法来创建散点图。但在本示例中，我们需要用到更多的用法。以下是示例代码：

import numpy as np

x = np.arange(len(cities))
plt.scatter(x, prices)
plt.xticks(x, cities, rotation=45)
plt.ylabel('Avg. Price')
plt.title('Customer Prices by City')
plt.show()

执行完上述代码后，将会生成一个散点图，其中标记了各个城市的平均客单价并在X轴显示了城市名称。

至此，我们通过以上两条示例详细讲解了“Python数据可视化编程通过Matplotlib创建散点图代码示例”的完整攻略。