Python 相关分析散点图 代码

以下是使用 Matplotlib 库绘制散点图的 Python 代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import random

# 生成随机数据
x = [random.randint(1, 100) for i in range(50)]
y = [random.randint(1, 100) for i in range(50)]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 添加标题、X轴标签、Y轴标签
plt.title('Random Scatter Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们生成了 50 个随机数作为 X 轴和 Y 轴的数据，然后使用 `plt.scatter()` 函数绘制了散点图。接着，我们添加了标题、X轴标签和Y轴标签，并使用 `plt.show()` 函数显示图形。您可以根据需要修改 X 轴和 Y 轴的数据，以及标题和标签的文本。

相关问题

python数据分析绘制散点图代码

可以使用Python的matplotlib库进行数据分析绘制散点图。以下是一个简单的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 添加标题和轴标签
plt.title('Random Scatter Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')

# 显示图形
plt.show()

当然，这只是一个简单的例子，实际上可以通过matplotlib库进行更加复杂的数据分析绘图。

python相关性分析散点图

好的，下面是Python中使用matplotlib绘制散点图进行相关性分析的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)

# 计算相关系数
corr = np.corrcoef(x, y)[0, 1]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title("Scatter plot for correlation analysis")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# 添加相关系数文本
plt.text(0.1, 0.9, "Correlation coefficient: {:.2f}".format(corr), transform=plt.gca().transAxes)

# 显示图像
plt.show()

在这个示例中，我们使用`numpy`库生成了50个随机数据点，并计算了它们的相关系数。然后，我们使用`matplotlib`库绘制了这些数据点的散点图，并添加了标题、坐标轴标签以及相关系数的文本。最后，我们使用`plt.show()`函数显示图像。

你可以根据自己的数据和需求修改代码中的数据和参数，来绘制符合自己需求的散点图。