Python绘制发散型点图教程：展示汽车里程数据

"这篇资源是关于使用Python绘制发散型包点图的代码示例，数据来源于mtcars数据集，该图用于展示汽车里程（mpg）的分布情况。" 在Python编程中，发散型包点图是一种可视化工具，它能够有效地突出数据中的正负偏差，特别适用于展示两个类别或群体之间的对比。在这个例子中，发散点图被用来展示汽车的燃油效率（mileage，mpg）相对于平均值的分布。发散点图与发散条的区别在于，它没有条形结构，因此减少了组间的对比度，但更聚焦于每个点的相对位置。 首先，代码导入了必要的库，如`pandas`（用于数据处理）和`matplotlib`（用于图形绘制）。然后，通过`pd.read_csv`函数读取了mtcars数据集，并从中选择了'mpg'列作为数据点。接着，计算'mpg'列的标准化值（mpg_z），以便将数据归一化到均值为0，标准差为1的标准正态分布。同时，根据标准化值创建了颜色列表，负值标记为红色，正值标记为绿色。 为了呈现发散点图，`plt.scatter`函数用于绘制散点，其中`s`参数控制点的大小，`alpha`控制透明度，而`color`则使用之前创建的颜色列表。为了增强可读性，代码通过`for`循环添加了文本标签，显示每个点的具体数值。 装饰部分，如轴边框的透明度、轴标签、图例和网格线，都是通过`plt`函数进行设置的。例如，`plt.gca().spines`调整了轴边框的透明度，`plt.yticks`设置了y轴的刻度标签，即汽车的名称，`plt.title`定义了图表标题，`plt.xlabel`和`plt.ylabel`定义了坐标轴标签，`plt.grid`添加了网格线，最后`plt.xlim`设置了x轴的显示范围。 这个Python代码片段展示了如何利用matplotlib库创建一个发散型包点图，以可视化汽车燃油效率的分布，同时强调了高于和低于平均值的数据点。这种图形在数据分析和报告中非常有用，因为它能够直观地呈现数据的离群值和集中趋势。