matplotlib新手教程：Python绘制散点图详解

本篇新手教程详细介绍了如何使用Python编程语言和matplotlib库绘制散点图。首先，我们回顾一下什么是散点图。散点图是统计图表的一种，通过在二维平面上表示数据点的分布，用来展示两个变量之间的关系。在这个例子中，作者以2009年至2019年间的天猫双11总成交额（years）作为x轴数据，成交额（turnovers）作为y轴数据，创建了一个基本的散点图。 在使用matplotlib进行散点图绘制时，主要依赖于`plt.scatter()`函数。这个函数需要传入两个列表参数，分别对应x轴和y轴的值。例如，`plt.scatter(years, turnovers)`这一行代码就是关键，它将数据点绘制在了图表上。代码中还设置了图表的大小（`figsize`）和分辨率（`dpi`），以保证图形清晰度。 然而，为了使图表更具可读性和信息量，作者对基本散点图进行了优化。优化包括： 1. 颜色和大小设置：通过`c='red'`和`s=100`参数，为每个数据点指定红色填充色和较大的大小，使它们在图中更加明显。 2. 坐标轴刻度：使用`plt.xticks()`和`plt.yticks()`设置了x轴和y轴的刻度范围，分别为年份和成交额的具体数值。 3. 轴标签：通过`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`添加了轴标签，明确表示了每个轴代表的含义，并设置了字体大小以提高可读性。 4. 图例：通过`label='成交额'`和可能的`plt.legend()`，为散点图添加了图例，方便读者理解不同颜色数据点所代表的含义。 通过这些优化，读者不仅能清楚地看到数据点的分布，还能根据散点图的趋势分析年份与成交额之间的关系，以及预测未来的数据走向。这是一个基础的matplotlib散点图绘制过程，对于初学者来说，这是一个很好的实战案例，帮助理解和掌握如何使用matplotlib进行数据可视化。