散点图是显示成对数据集的可视化关系的好选择。比如显示了你的用户们已有的

朋友数和他们每天花在网站上的分钟数之间的关系:

friends = [ 70, 65, 72, 63, 71, 64, 60, 64, 67]

minutes = [175, 170, 205, 120, 220, 130, 105, 145, 190]

labels = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i']

plt.scatter(friends, minutes)

# 每个点加标记

for label, friend_count, minute_count in zip(labels, friends, minutes):

plt.annotate(label,

xy=(friend_count, minute_count), # 把标记放在对应的点上

xytext=(5, -5), # 但要有轻微偏离

textcoords='offset points')

plt.title("日分钟数与朋友数")

plt.xlabel("朋友数")

plt.ylabel("花在网站上的日分钟数")

plt.show()

当你分散了可比较的变量,如果让 matplotlib 选择刻度,可能会得到一个误导性的图,如

test_1_grades = [ 99, 90, 85, 97, 80]

test_2_grades = [100, 85, 60, 90, 70]

plt.scatter(test_1_grades, test_2_grades)

plt.title("Axes Aren't Comparable")

plt.xlabel("测验1的分数")

plt.ylabel("测验2的分数")

plt.show()

如果我们引入对 plt.axis("equal")的调用。

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