python+matplotlib绘制散点图反映男性顾客、女性顾客的销售额分别和他们所给小费之间的相关性
时间: 2024-05-06 08:19:30 浏览: 8
以下是一个示例代码,其中使用了一个名为"tips"的数据集:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 导入数据集
tips = sns.load_dataset("tips")
# 创建男性顾客和女性顾客的子集
male_customers = tips[tips['sex']=='Male']
female_customers = tips[tips['sex']=='Female']
# 绘制男性顾客的散点图
plt.scatter(male_customers['tip'], male_customers['total_bill'], color='blue', label='Male')
# 绘制女性顾客的散点图
plt.scatter(female_customers['tip'], female_customers['total_bill'], color='red', label='Female')
# 添加图例、标题和轴标签
plt.legend()
plt.title('Sales and tips by gender')
plt.xlabel('Tip amount')
plt.ylabel('Total bill')
# 显示图形
plt.show()
```
在这个代码中,我们使用了Seaborn库中的"load_dataset"函数来加载名为"tips"的数据集。然后,我们创建了一个名为"male_customers"的子集,其中只包含男性顾客的数据,并创建了一个名为"female_customers"的子集,其中只包含女性顾客的数据。接下来,我们使用"scatter"函数分别绘制了男性顾客和女性顾客的散点图,其中横轴为小费金额,纵轴为销售额。最后,我们添加了图例、标题和轴标签,并使用"show"函数显示图形。
这个散点图反映了男性顾客和女性顾客的销售额分别和他们所给小费之间的相关性。可以看出,在男性顾客中,小费金额和销售额之间存在一定的正相关关系;而在女性顾客中,小费金额和销售额之间的相关性不太明显。