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_cap 與 life_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
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。 - 以
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