Python绘制边界内的气泡图教程

"这篇资源是关于使用Python进行数据可视化，特别是如何创建带边界的气泡图。通过使用matplotlib和scipy库，你可以突出显示数据集中的特定子集，即那些位于边界内的点。" 在Python的数据可视化中，matplotlib库经常用于创建各种图表，包括散点图。然而，有时我们希望在视觉上强调某些数据点，例如，当它们具有特殊意义或者形成一个明显的组时。这个示例展示了如何创建带边界的气泡图，以便将一组点包围起来，使它们更加显眼。 首先，代码导入了必要的库。`matplotlib.patches`用于创建图形元素，如边界框，而`scipy.spatial.ConvexHull`则用于计算给定点集的凸包，这在确定包围特定点的边界时非常有用。`warnings.simplefilter('ignore')`用于忽略可能出现的警告信息，保持输出的简洁。 接着，使用pandas库读取了一个名为`midwest_filter.csv`的数据集，并通过`pd.read_csv()`函数加载。数据集包含了多个分类（categories）的区域面积（area）和人口总数（poptotal）。代码通过`np.unique()`找出所有独特的分类，并根据分类数量创建对应颜色的列表，用于区分不同类别的点。 在绘制散点图的步骤中，`sns.set_style("white")`设置了图表背景为白色，以便更好地突出数据。然后，对于每个分类，代码使用`plt.scatter()`创建了一个散点图，其中点的大小由'dot_size'决定，颜色由预定义的颜色列表控制，黑色边缘增加了对比度。同时，每个分类都有相应的标签。 最后，`encircle()`函数是实现气泡图边界的的关键部分。它接受x和y坐标，以及可选的matplotlib轴对象ax。如果ax未指定，则使用当前的全局轴。函数首先计算给定点的凸包，然后创建一个`Polygon`对象并添加到图表中。这有效地围住了这些点，形成边界。 在实际应用中，你可以根据自己的数据和需求调整`encircle()`函数的参数，例如改变边界颜色、透明度或线宽，以达到最佳的视觉效果。此示例提供了一个基础框架，可以根据实际项目中的数据集进行扩展和定制。