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散點圖的繪製
如果需要研究兩個數值型變量之間是否存在某種關係，例如正向的線性關係，或者是趨勢性的非線性關係，哪麼散點圖將是最佳的選擇。
scatter（x,y,s=20,c=None,maker='o',alpha=None,linewidths=None,edgecolors=Nones）
x:指定散點圖的x軸的數據
y：指定散點圖的y軸數據
s:指定散點圖點的大小，默認是20，通過傳入其他數值型的變量，可以實現氣泡圖的繪製
c:指散點圖的點的顏色，默認是藍色，也可以傳遞其他數值型變量，通過cmap參數的色階表示數值大小
marker：指定散點圖點的形狀，默認是空心圓
alpha：設置散點的透明度
linewidths：設置散點邊界線的寬度
edgecolors：設置散點邊界線的顏色
%matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
data = pd.read_csv(r'E:\pylean\database\第8章 數據可視化\iris.csv')
plt.scatter(x=data.Petal_Width,y=data.Petal_Length,color='red',alpha=0.6)
plt.xlabel('花瓣寬度')
plt.ylabel('花白長度')
plt.title("鳶尾花的花瓣寬度與長度的關係")
plt.show()
熱力圖的繪製
熱力圖也稱作價差填充表，圖形最典型的用法就是實現列聯表的可視化，即通過圖形的方式展現兩個離散變量之間的組合關係。
import seaborn as sns
sns.heatmap(data,cmap=None,annot=None，fmt='.2g',annot_kws=None,linewidths=0,linecolor='white')
data:指定繪製熱力圖的數據集合
cmap：指定一個colormap對象，用於熱力圖的填充表
annot：指定一個bool類型的值或者與data參數形狀一樣的數組，如果爲True,就在熱力圖的每個單元上顯示數值
fmt：指定單元格中數據的顯示格式
annot_kws:有關單元格中數值標籤的與其他屬性的描述，如顏色，大小等
linewidths：指定每個單元格的邊框寬度
linecolor：指定每個單元格的邊框顏色
import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
Sales= pd.read_excel(r'E:\pylean\database\第8章 數據可視化\Sales.xlsx')
print(Sales)
Sales['year']=Sales.Date.dt.year
Sales['month']=Sales.Date.dt.month
Summary=Sales.pivot_table(index='month',columns='year',values='Sales',aggfunc=np.sum)
Summary
sns.heatmap(data=Summary,#指定繪圖數據
cmap='PuBuGn',#指定填充顏色
linewidth=.1,#設置每個單元格邊框寬度
annot=True,#顯示數值
fmt='.1e')#以科學計算法顯示數據
plt.title("每年各月份銷售總額熱力圖")
plt.show()