Python数据可视化之Matplotlib实现各种图表 (3)

7、气泡图
气泡图用于判断3个变量之间是否存在某种关系。它跟散点图有点类似，只不过气泡图以气泡大小作为新的维度

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd d = {"时间":pd.Series([2006,2007,2008,2009,2010]), "数量":pd.Series([10,200,120,150,300]), "大小":pd.Series([50,130,40,50,160]), "分类":pd.Series([1,2,0,1,2]), "判断":pd.Series([True,True,True,True,True])} df=pd.DataFrame(d) #先定义气泡大小，rank 函数将大小列进行大小分配，越大的值分配结果也越高 #n 为倍数，用来调节气泡的大小，且看后头 size=df['大小'].rank() n=20 #定义一个字典，将颜色跟对应的分类进行绑定 color={0:'red',1:'blue',2:'orange'} #增加color的参数，用列表解析式将data分类中的每个数据的数字映射到前面color的颜色中 plt.scatter(df['数量'],df['大小'],color=[color[i] for i in df['分类']],s=size*n,alpha=0.6) plt.show()

效果图：

气泡图用也是scatter方法绘制，和散点图一样。差别在于点的大小不一样，散点图的点都是一样的，而气泡图点的大小不一样。

以上就是柱状图、散点图、气泡图、折线图的实现方式。希望给大伙带来帮助。