Python绘制二维散点图及数据可视化

Python绘制二维散点图教程

本教程介绍如何使用Python语言将表格数据转换为以xy为坐标的二维散点图，并将27个点的信息清晰地表达在图上。

代码示例

以下代码使用matplotlib库绘制散点图，并使用列表存储表格数据：

import matplotlib.pyplot as plt

# 表格数据
data = [
    (-1080, 855, 1, 0, 0, 0),
    (-780, 955, 1, 0, 0, 0),
    (-1030, 425, 1, 1, 1, 0),
    (-1185, -120, 1, 0, 0, 0),
    (-300, 650, 1, 1, 1, 0),
    (-335, 120, 1, 0, 0, 0),
    (-140, -325, 1, 0, 0, 0),
    (115, 545, 1, 0, 0, 0),
    (-460, -432, 1, 1, 1, 0),
    (410, -220, 1, 0, 0, 0),
    (230, -730, 1, 1, 1, 0),
    (665, -495, 1, 0, 0, 0),
    (1210, -560, 1, 0, 0, 0),
    (980, -870, 1, 0, 0, 0),
    (1080, -170, 1, 0, 0, 0),
    (1355, -35, 1, 1, 1, 0),
    (805, -135, 1, 0, 0, 0),
    (1340, 1010, 1, 0, 0, 0),
    (1100, 715, 1, 0, 0, 0),
    (1530, 490, 1, 1, 1, 0),
    (1415, 235, 1, 0, 0, 0),
    (990, -385, 1, 1, 1, 0),
    (690, 265, 1, 0, 0, 0),
    (1045, 250, 1, 0, 0, 0),
    (1535, -390, 1, 0, 0, 0),
    (245, 175, 1, 1, 1, 1),
    (-250, -800, 1, 0, 0, 0)
]

# 提取x和y的坐标
x = [d[0] for d in data]
y = [d[1] for d in data]

# 设置每个点的标签
labels = [str(i+1) for i in range(len(data))]

# 绘制二维图
plt.scatter(x, y, color='b')
for i, label in enumerate(labels):
    plt.annotate(label, (x[i], y[i]), textcoords='offset points', xytext=(0,10), ha='center', fontsize=8)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('27个数据点的二维散点图')
plt.grid(True)
plt.show()

代码解释

首先，我们导入matplotlib.pyplot库，并使用data列表存储表格数据。
接着，我们使用列表推导式提取每个数据点的x和y坐标值。
然后，我们使用plt.scatter()函数绘制散点图，并使用plt.annotate()函数为每个点添加标签。
最后，我们设置图表标题、坐标轴标签和网格线，并使用plt.show()函数显示图表。

总结

本教程介绍了如何使用Python绘制二维散点图，并使用简单的代码示例演示了如何将表格数据可视化。你可以根据自己的需求修改代码，例如更改点的颜色、大小、形状，以及标签的内容、位置和样式等。