掌握Python绘图：散点图、箱线图、热力图和地图

常用图表的Python代码 - 2

在上一篇文章中，我们介绍了如何使用Python绘制一些基本的图表，如折线图、柱状图和饼图。在本篇文章中，我们将继续探讨更多常用的图表类型及其相应的Python代码。我们将介绍以下几种图表类型：散点图、箱线图、热力图和地图。

1. 散点图

散点图是一种用于展示两个变量之间关系的图表类型。它通过在坐标轴上绘制数据点来表示数据。在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制散点图。以下是一个简单的示例：

```python

import matplotlib.pyplot as plt

# 示例数据

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制散点图

plt.scatter(x, y)

# 添加轴标签

plt.xlabel('X-axis')

plt.ylabel('Y-axis')

# 添加标题

plt.title('Scatter Plot Example')

# 显示图表

plt.show()

```

2. 箱线图

箱线图是一种用于展示数据分布和离散程度的图表类型。它由五个数值组成：最大值、最小值、中位数、上下四分位数和异常值。在Python中，我们可以使用seaborn库来绘制箱线图。以下是一个简单的示例：

```python

import seaborn as sns

# 示例数据

data = [['A', 10, 8, 12, 15],

['B', 12, 11, 13, 16],

['C', 15, 13, 14, 18]]

# 绘制箱线图

sns.boxplot(data=data)

# 显示图表

plt.show()

```

3. 热力图

热力图是一种用于展示数据密度和相关性的图表类型。它通过颜色的深浅来表示数据的强度。在Python中，我们可以使用seaborn库来绘制热力图。以下是一个简单的示例：

```python

import seaborn as sns

# 示例数据

data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

# 绘制热力图

sns.heatmap(data)

# 显示图表

plt.show()

```

4. 地图

地图是一种用于展示地理位置数据的图表类型。在Python中，我们可以使用geopandas库和matplotlib库来绘制地图。以下是一个简单的示例：

```python

import geopandas as gpd

import matplotlib.pyplot as plt

# 加载地理数据

geo_data = gpd.read_file('world_borders.geojson')

# 绘制地图

plt.figure(figsize=(10, 10))

plt.title('World Map')

plt.axis('off')

# 绘制地图

geo_data.plot(column='ISO_A3', cmap='coolwarm', linewidth=0.5)

# 显示图表

plt.show()

```

以上就是关于常用图表的Python代码 - 2的内容。希望这些示例能帮助您更好地理解和使用Python绘制各种图表。在实际应用中，您可以根据需要选择合适的图表类型来展示数据。