Python 详细说明:使用绘图工具 Matplotlib、Seaborn 和 Pyecharts 绘制散点图

目录。

• 数据可视化。
• • 1.使用 matplotlib 库。
  • • • matplotlib 库。
  • 2 .使用 seaborn 库。
  • • • seaborn 库。
  • 3 .使用 pyecharts库。
  • • • pyecharts库。
    • 注意。
    • • 1. 确保所有必要的库都安装好。
      • 2. 检查Jupyter Notebook版本。
      • 3. 使用`render()`该方法保存为HTML文件。
      • 4. 使用`IFrame`HTML文件显示在Notebook中。
      • 5. 检查是否有其他输出干扰。
      • 6. 重启Jupyter Notebook。
• 比较三种库的特点。
• • 选择建议。
  • • 目标。
• 总结。

数据可视化。

1.使用 matplotlib 库。

import。matplotlib。.。pyplot。 as。plt。# 创建数据。x。 =[。1。,2。,3。,4。,5。]。y。 =[。2。,3。,5。,7。,11。]。# 用matplotlib绘制散点图。plt。.。scatter。(。x。,y。,label。='Data Points',color。='blue',marker。='o')。# 添加标签和标题。plt。.。xlabel。(。'X-axis')。plt。.。ylabel。(。'Y-axis')。plt。.。title。(。'Scatter Plot')。# 添加图例和网格。plt。.。legend。(。)。plt。.。grid。(。True。)。# 显示图形。plt。.。show。(。)。

matplotlib 库。

• 导入库。：import matplotlib.pyplot as plt。
• 创建数据。：x = [1, 2, 3, 4, 5]。和。 y = [2, 3, 5, 7, 11]。
• 画散点图。：plt.scatter(x, y, label='Data Points', color='blue', marker='o')。
• 添加标签和标题。：plt.xlabel('X-axis')。，plt.ylabel('Y-axis')。，plt.title('Scatter Plot')。
• 添加图例和网格。：plt.legend()。，plt.grid(True)。
• 显示图形。：plt.show()。

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2 .使用 seaborn 库。

import。seaborn。 as。sns。import。matplotlib。.。pyplot。 as。plt。# 创建数据。x。 =[。1。,2。,3。,4。,5。]。y。 =[。2。,3。,5。,7。,11。]。# 用Seaborn绘制散点图。sns。.。scatterplot。(。x。=x。,y。=y。,label。='Data Points')。# 添加标签和标题。plt。.。xlabel。(。'X-axis')。plt。.。ylabel。(。'Y-axis')。plt。.。title。(。'Scatter Plot')。# 添加图例和网格。plt。.。legend。(。)。plt。.。grid。(。True。)。# 显示图形。plt。.。show。(。)。

seaborn 库。

• 导入库。：import seaborn as sns。和。 import matplotlib.pyplot as plt。
• 创建数据。：x = [1, 2, 3, 4, 5]。和。 y = [2, 3, 5, 7, 11]。
• 画散点图。：sns.scatterplot(x=x, y=y, label='Data Points')。
• 添加标签和标题。：plt.xlabel('X-axis')。，plt.ylabel('Y-axis')。，plt.title('Scatter Plot')。
• 添加图例和网格。：plt.legend()。，plt.grid(True)。
• 显示图形。：plt.show()。

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3 .使用 pyecharts库。

from。pyecharts。.。charts。 import。Scatter。from。pyecharts。 import。options。 as。opts。# 创建数据。data。 =[。(。1。,2。)。,(。2。,3。)。,(。3。,5。)。,(。4。,7。)。,(。5。,11。)。]。# 创建散点图对象。scatter。 =(。Scatter。(。)。.。add_xaxis。(。[。x。 for。x。,y。 in。data。]。)。.。add_yaxis。(。"Data Points",[。y。 for。x。,y。 in。data。]。)。.。set_series_opts。(。label_opts。=opts。.。LabelOpts。(。is_show。=False。)。)。.。set_global_opts。(。title_opts。=opts。.。TitleOpts。(。title。="Scatter Plot")。,xaxis_opts。=opts。.。AxisOpts。(。name。="X-axis")。,yaxis_opts。=opts。.。AxisOpts。(。name。="Y-axis")。,)。)。# 渲染图表。# 如果在Jupyter中 Notebook运行，使用render__notebook()。scatter。.。render_notebook。(。)。# 如果在普通Python脚本中运行，HTML文件采用render()保存。# scatter.render("scatter_plot.html")。

pyecharts库。

• 导入库。：from pyecharts.charts import Scatter。和。 from pyecharts import options as opts。
• 创建数据。：data = [(1, 2), (2, 3), (3, 5), (4, 7), (5, 11)]。
• 创建散点图对象。：scatter = Scatter().add_xaxis([x for x, y in data]).add_yaxis("Data Points", [y for x, y in data])。
• 设置一系列选项。：set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))。
• 设置全局选项。：set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Scatter Plot"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="X-axis"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="Y-axis"))。
• 渲染图表。渲染图表：Jupyter 在Notebook中使用。render_notebook()。，在普通Python脚本中使用。

render("scatter_plot.html")。

注意。如果你在Jupyter 在Noteboook中运行此代码，但是图表没有显示，可能是因为。。render_notebook()。

方法没有正确执行，或者你的环境配置有问题。以下是一些可能的解决方案：

1. 确保所有必要的库都安装好。首先，确保已安装。pyecharts。

及其相关依赖。安装࿱可以使用以下命令a; pip。install。

pyecharts。

2. 检查Jupyter Notebook版本。确保使用Jupyter 支持Notebook版本。render_notebook()。

方法。在正常情况下，󿀌Jupyter更新版本 Notebook应该没有问题。3. 使用。render()。

该方法保存为HTML文件。如果。render_notebook()。

方法不起作用󿀌您可以尝试将图表保存为HTML文件，然后手动打开文件查看图表。# 将图表渲染并保存为HTML文件。scatter。.。render。(。"scatter_plot.html"

)。保存后，可以在文件浏览器中找到。scatter_plot.html。

双击打开文件，查看图表。4. 使用。IFrame。

HTML文件显示在Notebook中。如果你想要Jupyter， HTML文件࿰直接显示在Notebook中c;可以使用。IPython.display.IFrame。

来实现。from。IPython。.。 display。import。IFrame。# 将图表渲染并保存为HTML文件。scatter。.。render。(。"scatter_plot.html")。# HTML文件显示在Notebook中。IFrame。(。'scatter_plot.html',width。=800。,height。=600。

)。

5. 检查是否有其他输出干扰。

有时，Jupyter Notebook中的其他输出可能会干扰图表的显示。确保在执行绘图代码之前没有其他输出。

6. 重启Jupyter Notebook。

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如果上述方法不起作用，#xff0c;可以尝试重启Jupyter Notebook服务器󿀌有时这可以解决一些临时问题。

比较三种库的特点。	库。	特点。
适用场景。	matplotlib。	基础库，支持自定义�静态图表。
研究论文󿀌数据分析报告。	seaborn。 基于。matplotlib。	，样式美观。
#xfff00的统计分析c;探索性数据分析。	pyecharts。	交互性强󿀌适合网页显示。

数据显示󿀌交互式仪表板。

• 选择建议。静态图表࿰需要在科学研究或数据分析中生成c;matplotlib。
• 是基本可靠的选择。࿰需要更多美观的效果和方便的统计分析c;seaborn。
• 提供友好的界面。如果你想在网页上显示交互式图表，pyecharts。

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能够生成包含交互功能的交互功能 HTML 文件，非常适合网络发布。

• 目标。学习和实践。 ：通过实际操作󿀌掌握使用。matplotlib。、。seaborn。 和。pyecharts。
• 画散点图的方法。比较不同库的特点。
• ：了解每个库的优缺点，选择最适合具体需要的工具。数据可视化。

：数据之间的关系࿰通过散点图显示c;帮助更好地理解和解释数据。

总结。

嘿，数据可视化将暂时结束，但如果将来有机会，我们也可以再写一些关于数据可视化的东西。😎