python画出数据点

在Python中，我们可以使用matplotlib这个强大的绘图库来绘制数据点。下面是一个简单的例子，展示如何用散点图（scatter plot）来表示数据点：

首先，确保已经安装了`matplotlib`库，如果没有，可以使用`pip install matplotlib`命令安装。

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有两列数据 x 和 y，可以用列表或numpy数组的形式存储
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 使用scatter()函数绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title("Data Points")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")

# 显示图形
plt.show()

如果你想显示每个数据点的标记，比如每一个点代表一个人的身高和体重，你可以给每个点加上一个小圆圈或者文本标记：

plt.scatter(x, y, color='blue', s=100, alpha=0.5)  # s参数控制大小，alpha参数控制透明度
for i, txt in enumerate(zip(x, y)):
    plt.annotate(f"({txt[0]}, {txt[1]})", (txt[0]+0.1, txt[1]+0.1))
plt.show()

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python绘画excel数据

要使用Python绘制Excel数据，您可以使用Pandas和Matplotlib库来完成。首先，您需要导入相应的库，并加载要绘制的Excel数据文件。例如，使用`pd.read_excel`函数加载Excel数据文件，如下所示：

import pandas as pd

students = pd.read_excel('H:/Python自动化办公–Pandas玩转Excel源代码（7-30）/010/Students.xlsx')

接下来，您可以对数据进行排序，以便按照特定的列进行绘图。例如，使用`sort_values`函数按照'2017'列进行降序排序，如下所示：

students.sort_values(by='2017', inplace=True, ascending=False)

然后，您可以使用`plot.bar`函数绘制柱状图，指定要绘制的字段和要显示的年份列。您还可以使用`color`参数指定柱状图的颜色。例如，绘制'Field'列和['2016', '2017']年份列的柱状图，并指定颜色为['orange', 'Red']，如下所示：

students.plot.bar('Field', ['2016', '2017'], color=['orange

python用excel数据画出地图

要在Python中用Excel数据绘制地图，可以使用`geopandas`和`matplotlib`这两个库。下面是一个简单的绘制地图的示例代码：

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel数据
data = gpd.read_file('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 读取地图数据
map_data = gpd.read_file('map_data.shp')

# 合并数据
merged_data = map_data.merge(data, on='name')

# 绘制地图
merged_data.plot(column='value', cmap='Blues', legend=True)

# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title("Map")
plt.xlabel("Longitude")
plt.ylabel("Latitude")

# 显示地图
plt.show()

在这个例子中，我们首先使用`geopandas`库中的`read_file()`函数读取Excel数据和地图数据。然后使用`merge()`函数将两个数据集合并起来。最后使用`plot()`函数绘制地图，其中`column`参数指定要绘制的数据，`cmap`参数指定颜色映射，`legend`参数指定是否显示图例。在实际使用时，需要根据自己的数据和地图进行相应的调整。