数据挖掘技术-绘制散点图

In[1]:

import os

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

os.chdir('/course/DataAnalyze/data')

plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'WenQuanYi Zen Hei' ## 设置中文显示

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

data = np.load('./guomin.npz',allow_pickle=True)

name = data['columns'] ## 提取其中的columns数组，视为数据的标签

values = data['values']## 提取其中的values数组，数据的存在位置

plt.figure(figsize=(8,7)) ##设置画布

plt.scatter(values[:,0],values[:,2], marker='o')## 绘制散点图

plt.xlabel('年份') #添加横轴标签

plt.ylabel('生产总值（亿元）') #添加y轴名称

plt.xticks(range(0,70,4),values[range(0,70,4),1],rotation=45)

plt.title('2000-2017年季度生产总值散点图') #添加图表标题

plt.savefig(' ../2000-2017年季度生产总值散点图.png')

plt.show()

Out[1]:

In[2]:

plt.figure(figsize=(8,7)) ##设置画布

plt.scatter(values[:,0],values[:,3], marker='o',c='red')## 绘制散点图

plt.scatter(values[:,0],values[:,4], marker='D',c='blue')## 绘制散点图

plt.scatter(values[:,0],values[:,5], marker='v',c='yellow')## 绘制散点图

plt.xlabel('年份') #添加横轴标签

plt.ylabel('生产总值（亿元）') #添加纵轴标签

plt.xticks(range(0,70,4),values[range(0,70,4),1],rotation=45)

plt.title('2000-2017年各产业季度生产总值散点图') #添加图表标题

plt.legend(['第一产业','第二产业','第三产业']) ##添加图例

plt.savefig('../2000-2017年各产业季度生产总值散点图.png')

plt.show()

Out[2]: