Python pandas.DataFrame.plot.scatter用法及代碼示例

用法:
DataFrame.plot.scatter(x, y, s=None, c=None, **kwargs)

創建具有不同標記點大小和顏色的散點圖。

每個點的坐標由兩個 DataFrame 列定義，實心圓圈用於表示每個點。這種圖對於查看兩個變量之間的複雜相關性很有用。例如，點可以是自然 2D 坐標，如Map中的經度和緯度，或者通常是可以相互繪製的任何一對度量。

參數：

x：整數或字符串

用作每個點的水平坐標的列名或列位置。

y：整數或字符串

用作每個點的垂直坐標的列名或列位置。

s：str，標量或array-like，可選

每個點的大小。可能的值為：

帶有用於標記大小的列名稱的字符串。
單個標量，因此所有點的大小相同。
一係列標量，將遞歸地用於每個點的大小。例如，當通過 [2,14] 時，所有點的大小將是 2 或 14，或者。

c：str、int 或 array-like，可選

每個點的顏色。可能的值為：

由名稱、RGB 或 RGBA 代碼引用的單一顏色字符串，例如 ‘red’ 或“#a98d19”。
由名稱、RGB 或 RGBA 代碼引用的一係列顏色字符串，將遞歸地用於每個點的顏色。例如 [‘green’,'yellow'] 所有點將交替填充為綠色或黃色。
列名稱或位置，其值將用於根據顏色圖為標記點著色。

**kwargs：

要傳遞給 DataFrame.plot() 的關鍵字參數。

matplotlib.axes.Axes 或它們的 numpy.ndarray

例子：

讓我們看看如何使用 DataFrame 列中值的坐標繪製散點圖。

>>> df = pd.DataFrame([[5.1, 3.5, 0], [4.9, 3.0, 0], [7.0, 3.2, 1],
...                    [6.4, 3.2, 1], [5.9, 3.0, 2]],
...                   columns=['length', 'width', 'species'])
>>> ax1 = df.plot.scatter(x='length',
...                       y='width',
...                       c='DarkBlue')

現在，顏色也由列確定。

>>> ax2 = df.plot.scatter(x='length',
...                       y='width',
...                       c='species',
...                       colormap='viridis')

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.DataFrame.plot.scatter。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

例子：