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散佈圖(1)

當水平軸是時間尺度時,折線圖很實用。不過在許多其他情況下,例如你想評估兩個變數之間是否相關,散佈圖會是更好的選擇。下面是建立散佈圖的範例:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x,y)
plt.show()

接著,讓我們繼續使用 gdp_caplife_exp 的圖,也就是 2007 年不同國家的 GDP 與平均壽命資料。也許改用散佈圖會更合適?

同樣地,matplotlib.pyplot 套件已匯入為 plt

本練習屬於課程

Python 中級

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練習說明

  • 將指令碼中的折線圖改為散佈圖。
  • 若要更清楚看出相關性,請把人均 GDP 用對數尺度顯示。加入 plt.xscale('log') 這一行。
  • plt.show() 結尾,顯示圖表。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼,體驗一下這個練習。

# Change the line plot below to a scatter plot
plt.plot(gdp_cap, life_exp)

# Put the x-axis on a logarithmic scale


# Show plot
編輯並執行程式碼