带有图例的matplotlib散点图

是一种用于可视化数据的图表类型。散点图通过在坐标系中绘制数据点的位置来展示数据之间的关系。每个数据点由两个数值表示，分别对应于坐标系的横轴和纵轴。

散点图常用于以下情况：

1. 探索性数据分析：通过观察数据点的分布情况，可以初步了解数据之间的关系，例如是否存在线性关系、聚集趋势等。
2. 数据聚类：通过观察数据点的聚集情况，可以判断数据是否可以被分为不同的群组或类别。
3. 异常值检测：通过观察数据点的离群程度，可以发现可能存在的异常值或离群点。

在Python中，可以使用matplotlib库来绘制带有图例的散点图。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, label='Data Points')

# 添加图例
plt.legend()

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('Scatter Plot with Legend')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')

# 显示图表
plt.show()

在这个示例中，我们使用了两个列表 x 和 y 来表示数据点的横纵坐标，labels 则是每个数据点对应的标签。通过 plt.scatter() 函数绘制散点图，并使用 label 参数设置图例的标签。最后使用 plt.legend() 函数添加图例。通过 plt.title()、plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 函数可以添加标题和坐标轴标签。最后使用 plt.show() 函数显示图表。

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