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Python散点图使用循环和分类方法添加图例

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简介：
本教程详解如何在Python中利用循环与分类技术绘制散点图，并巧妙地为不同类别数据添加对应的图例。适合希望提升数据分析可视化技能的学习者参考。 本段落详细介绍了如何使用Python的scatter函数绘制散点图，并通过循环分类法添加图例。内容对有兴趣了解该主题的人士具有参考价值。

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  • Python散点图使用循环和分类方法添加图例
    优质
    本教程详解如何在Python中利用循环与分类技术绘制散点图，并巧妙地为不同类别数据添加对应的图例。适合希望提升数据分析可视化技能的学习者参考。 本段落详细介绍了如何使用Python的scatter函数绘制散点图，并通过循环分类法添加图例。内容对有兴趣了解该主题的人士具有参考价值。
     
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  • 使用Python和Plotly绘制散点图
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    本教程介绍如何利用Python编程语言结合Plotly库来创建动态、交互式的散点图。通过简单易懂的示例代码，帮助读者快速掌握数据可视化技能。 Plotly 是一个著名的开源数据可视化框架，能够创建可在浏览器显示的HTML文件来展示数据，并实现多种图表和地图的视觉效果。这里主要讲解如何使用 Plotly 绘制散点图的相关信息。Plotly 的底层绘图技术基于 plotly.js，后者是利用 D3.sj、stack.gl 和 SVG 在网页上用 JavaScript 实现类似 MATLAB 和 Python Matplotlib 的图形展示功能。安装 Plotly 模块可以通过命令 `pip install plotly` 完成。离线使用 Plotly 可以采用两种方法：plotly.offline.plot()和plotly.offline.iplot()。
     
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    本教程详细介绍了如何利用Python编程语言及其Matplotlib库来创建美观的数据可视化图形，包括柱状图和散点图。通过简单的步骤说明和代码示例，帮助初学者掌握基本图表的制作方法。 本段落实例展示了如何使用Python的matplotlib库绘制柱状图和散点图，供参考。 以下是绘制柱状图（plt.bar）的具体代码： ```python import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 创建一个大小为9x6英寸的新图形窗口。 plt.figure(figsize=(9, 6)) n = 8 X = np.arange(n) + 1 # X表示柱的个数，从1到8。numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)，normal是正态分布的随机数生成函数。 ``` 以上代码段中，`np.arange(n)+1` 创建了一个包含n个元素的数组（在这个例子中为 8），每个元素从1到8。这代表了柱状图中的各个柱的位置。
     
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