前言：
而今朋友们对“python散点图数据量大”大致比较注重，你们都想要了解一些“python散点图数据量大”的相关知识。那么小编也在网络上搜集了一些有关“python散点图数据量大””的相关文章，希望看官们能喜欢，同学们快快来学习一下吧！实现功能：
python绘制散点图，展现两个变量间的关系，当数据包含多组时，使用不同颜色和形状区分。
实现代码：
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import numpy as np
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import pandas as pd
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import matplotlib as mpl
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import matplotlib.pyplot as plt
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import seaborn as sns
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import warnings
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warnings.filterwarnings(action='once')
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plt.style.use('seaborn-whitegrid')
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sns.set_style("whitegrid")
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print(mpl.__version__)
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print(sns.__version__)
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def draw_scatter(file):
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# Import dataset
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midwest = pd.read_csv(file)
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# Prepare Data
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# Create as many colors as there are unique midwest['category']
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categories = np.unique(midwest['category'])
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colors = [plt.cm.Set1(i / float(len(categories) - 1)) for i in range(len(categories))]
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# Draw Plot for Each Category
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plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=100, facecolor='w', edgecolor='k')
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for i, category in enumerate(categories):
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plt.scatter('area', 'poptotal', data=midwest.loc[midwest.category == category, :],s=20,c=colors[i],label=str(category))
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# Decorations
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plt.gca().set(xlim=(0.0, 0.1), ylim=(0, 90000),)
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plt.xticks(fontsize=10)
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plt.yticks(fontsize=10)
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plt.xlabel('Area', fontdict={'fontsize': 10})
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plt.ylabel('Population', fontdict={'fontsize': 10})
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plt.title("Scatterplot of Midwest Area vs Population", fontsize=12)
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plt.legend(fontsize=10)
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plt.show()
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draw_scatter("F:\数据杂坛\datasets\midwest_filter.csv")
实现效果：
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