python相关性散点图

在 Python 中，可以使用 Matplotlib 库绘制相关性散点图来显示两个变量之间的关系。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

# 生成数据
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 2), columns=['x', 'y'])

# 计算相关系数
corr = df['x'].corr(df['y'])

# 绘制散点图
plt.scatter(df['x'], df['y'])
plt.title('Correlation: ' + str(corr))
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

在上面的代码中，我们首先使用 Pandas 库生成一个 DataFrame 对象，包含两个变量 x 和 y。然后使用 DataFrame 的 corr() 方法计算这两个变量的相关系数。最后使用 Matplotlib 库绘制散点图，并将相关系数作为图表标题显示出来。

需要注意的是，相关性散点图只能显示两个变量之间的线性关系，不能显示非线性关系。如果要显示非线性关系，可以尝试使用其他类型的图表，比如散点密度图或者热力图。

相关问题

python相关性分析散点图

可以使用Python中的matplotlib库来绘制相关性分析散点图。具体代码实现可以参考以下示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制散点图
plt.scatter(data['x'], data['y'])

# 添加标题和标签
plt.title('Correlation Analysis Scatter Plot')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

# 显示图像
plt.show()

其中，`data.csv`是包含x和y数据的CSV文件。你可以根据自己的数据进行修改。

python相关性分析 散点图

### 使用Python进行数据的相关性分析并创建散点图

在Python中，可以利用`pandas`库读取数据，并借助`seaborn`和`matplotlib`库来进行相关性分析以及绘制散点图。以下是具体实现过程：

#### 数据准备
首先需要加载必要的库，并读入待分析的数据集。

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set_theme(style="whitegrid")

# 假设有一个Excel文件名为"data2.xlsx"
df = pd.read_excel('./data/data2.xlsx', index_col='产品编码')

这段代码完成了对所需库的引入，并设置了Seaborn的主题样式；接着从本地路径下的Excel文档中读取了表格形式的数据到DataFrame对象`df`里[^4]。

#### 计算相关系数矩阵
为了评估不同特征之间的线性关系强度，可以通过计算皮尔逊相关系数来构建相关性矩阵。

corr_matrix = df.corr()
print(corr_matrix)

这里调用了Pandas DataFrame自带的方法`.corr()`得到各列间的Pearson相关系数表，该操作能够帮助理解哪些变量之间存在较强关联[^3]。

#### 绘制热力图展示相关性
对于直观地查看这些数值大小及其模式而言，制作一个基于上述相关性的热力图是非常有帮助的。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
cmap = sns.diverging_palette(230, 20, as_cmap=True)

sns.heatmap(
    corr_matrix,
    square=True,
    cmap=cmap,
    vmax=.3,
    center=0,
    annot=True,
    linewidths=.5,
    cbar_kws={"shrink": .5},
    ax=ax
)
plt.show()

此部分定义了一个新的图形窗口尺寸为\(10\times8\)英寸，在此基础上应用了Seaborn提供的发散色调色板作为颜色映射方案，最终呈现出带有注解标签（即实际值）的相关度热力图。

#### 创建散点图
当关注两个特定属性间的关系时，则可通过简单的二维散点图进一步探索它们可能存在的联系。

假设要考察的是“价格”与“销量”的相互影响情况：

plt.figure(figsize=(7, 5))

# 替换'price' 和 'sales' 成真实列名
plt.scatter(x=df['price'], y=df['sales'])

plt.title('Price vs Sales Scatter Plot')
plt.xlabel('Price (元)')
plt.ylabel('Sales Quantity')

plt.grid(True)
plt.tight_layout()

plt.show()

在这段脚本里，选择了两维空间中的横纵坐标分别对应于商品的价格(`price`)和销售量(`sales`)，并通过`scatter()`函数生成相应的散点分布图像。