这是机器未来的第57篇文章
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- 【Python数据科学快速入门系列 | 07】Matplotlib数据可视化基础入门（二）
- 【Python数据科学快速入门系列 | 08】类别比较图表应用总结
文章目录
写在开始：
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- 专栏简介：从0到1掌握数据科学常用库Numpy、Matploblib、Pandas。
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面向人群：AI初级学习者
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概述
本篇文章总结常用的数据关系图表。
数据关系图表强调2个或以上变量的相关性关系。例如机器学习、深度学习时分析特征与标签的相关性分析。数据关系图表又分为数值关系、层次关系和网络关系三种。
; 2. 常用的数据关系图表应用
2.1 散点图
散点图也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定。
通过观察散点图上数据点的分布情况，我们可以推断出变量间的相关性。如果变量之间不存在相互关系，那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，那么大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。数据的相关关系主要分为：正相关（两个变量值同时增长）、负相关（一个变量值增加另一个变量值下降）、不相关、线性相关、指数相关等，表现在散点图上的大致分布如下图所示。那些离点集群较远的点我们称为离群点或者异常点。
散点图经常与回归线（就是最准确地贯穿所有点的线）结合使用，归纳分析现有数据以进行预测分析。
对于那些变量之间存在密切关系，但是这些关系又不像数学公式和物理公式那样能够精确表达的，散点图是一种很好的图形工具。但是在分析过程中需要注意，这两个变量之间的相关性并不等同于确定的因果关系，也可能需要考虑其他的影响因素。
在matplotlib中，散点图是通过方法scatter来实现的。
plt.scatter??
`
A scatter plot of y vs. x with varying marker size and/or color.
Parameters~matplotlib.collections.PathCollection
Other Parameters
plot : To plot scatter plots when markers are identical in size and
color.
Notes
Original: https://blog.csdn.net/RobotFutures/article/details/127116651
Author: 机器未来
Title: 【Python数据科学快速入门系列 | 09】Matplotlib数据关系图表应用总结
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