X轴为单价，Y轴为关注人数的散点图，点的大小与房屋面积相关，如下所示（也可以做一下3D散点图）：python

在这个散点图中，X轴代表了商品的单价（通常以货币单位表示），Y轴则是表示用户对商品的关注度，例如点击量、搜索量等，每个数据点代表一种商品，其大小则反映了该商品的房屋面积（面积越大，点的直径越明显）。这是一个二维可视化工具，用于展示价格与关注度之间的关系，并通过点的大小直观地反映房屋面积这一变量。

如果你想制作三维散点图，可以使用Python的数据可视化库如`matplotlib`的`mplot3d`模块，或者更流行的`seaborn`或`plotly`。示例代码可能会这样写：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 假设data是一个包含三列的DataFrame，分别是'price', 'attention', 和 'area'
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

xs = data['price']
ys = data['attention']
zs = data['area']

ax.scatter(xs, ys, zs, s=zs)  # 点的大小由'area'列决定
ax.set_xlabel('单价')
ax.set_ylabel('关注人数')
ax.set_zlabel('房屋面积')
plt.show()

这个代码会创建一个三维散点图，其中X-Y平面显示价格-关注度的关系，Z轴展示了房屋面积信息。

相关问题

python使用pyecharts绘制四维数据的散点图，四维数据分别为dataX，dataY，dataSize，dataColor，分别表示X轴，Y轴，散点图的大小，散点图的颜色

可以使用Pyecharts中的Scatter类来绘制四维数据的散点图，具体代码如下所示：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Scatter

# 定义四维数据
dataX = [1, 2, 3, 4, 5]
dataY = [10, 20, 30, 40, 50]
dataSize = [30, 60, 90, 120, 150]
dataColor = [1, 2, 3, 4, 5]

# 创建散点图对象
scatter = Scatter()

# 添加X轴数据
scatter.add_xaxis(dataX)

# 添加Y轴数据
scatter.add_yaxis("", dataY, symbol_size=dataSize, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=lambda x: {1: "red", 2: "blue", 3: "green", 4: "yellow", 5: "purple"}[x]))

# 设置散点图样式
scatter.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{@[2]}"),)

# 渲染图表
scatter.render("scatter.html")

上述代码中，我们通过Scatter类创建了一个散点图对象，然后使用add_xaxis()方法添加X轴数据，使用add_yaxis()方法添加Y轴数据，并通过symbol_size和itemstyle_opts设置了散点图的大小和颜色。最后，我们设置了散点图的样式，并通过render()方法将图表渲染为HTML文件。

excel散点图一个x轴对应多个y轴，x轴也有多个

如果一个x轴对应多个y轴，可以使用Excel的多系列散点图进行绘制。

以下是基本的步骤：

1. 准备数据：将每个x轴对应的所有y轴的数据放在一起，如下表所示：

| x轴 | y轴1 | y轴2 | y轴3 |
|-------|-------|-------|-------|
| 1 | 2 | 5 | 7 |
| 2 | 3 | 6 | 8 |
| 3 | 4 | 7 | 9 |
| 4 | 5 | 6 | 7 |

2. 选择数据范围：选择整个数据范围，包括x轴和所有y轴的数据。

3. 创建散点图：在Excel中选择插入图表，选择散点图，并选择多系列散点图。

4. 设置系列：在系列选项卡中，设置每个系列的名称、x轴范围和y轴范围。

5. 完成：点击确定，即可生成散点图。

生成的散点图如下所示：