数据可视化1.使用 matplotlib 库1234567891011121314151617181920importmatplotlib.pyplot as plt# 创建数据x[1,2,3,4,5]y[2,3,5,7,11]# 使用matplotlib绘制散点图plt.scatter(x, y, labelData Points, colorblue, markero)# 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]绘制散点图plt.scatter(x, y, labelData Points, colorblue, markero)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()2 .使用 seaborn 库123456789101112131415161718192021importseaborn as snsimportmatplotlib.pyplot as plt# 创建数据x[1,2,3,4,5]y[2,3,5,7,11]# 使用Seaborn绘制散点图sns.scatterplot(xx, yy, labelData 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]绘制散点图sns.scatterplot(xx, yy, labelData 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()3 .使用 pyecharts库12345678910111213141516171819202122232425frompyecharts.chartsimportScatterfrompyechartsimportoptions 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([xforx, yindata]).add_yaxis(Data Points, [yforx, yindata]).set_series_opts(label_optsopts.LabelOpts(is_showFalse)).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(titleScatter Plot),xaxis_optsopts.AxisOpts(nameX-axis),yaxis_optsopts.AxisOpts(nameY-axis),))# 渲染图表# 如果在Jupyter Notebook中运行使用render_notebook()scatter.render_notebook()# 如果在普通Python脚本中运行使用render()保存为HTML文件# 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])设置系列选项set_series_opts(label_optsopts.LabelOpts(is_showFalse))设置全局选项set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(titleScatter Plot), xaxis_optsopts.AxisOpts(nameX-axis), yaxis_optsopts.AxisOpts(nameY-axis))渲染图表在Jupyter 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 Notebook中运行这段代码但是图表没有显示出来可能是因为render_notebook()方法没有被正确执行或者你的环境配置有问题。下面是一些可能的解决方案1. 确保安装了所有必要的库首先确保已经安装了pyecharts及其相关依赖。可以使用以下命令来安装1pip install pyecharts2. 检查Jupyter Notebook的版本确保使用的Jupyter Notebook版本支持render_notebook()方法。通常情况下较新版本的Jupyter Notebook应该没有问题。3. 使用render()方法保存为HTML文件如果render_notebook()方法不起作用可以尝试将图表保存为HTML文件然后手动打开这个文件查看图表。