快速學習：使用Python繪製熱力學圖和散佈圖

快速學習：使用Python繪製熱力學圖和散佈圖（附程式碼範例）

引言：
在資料視覺化中，熱力圖和散佈圖是兩種常見的圖表類型。熱力學圖能夠直觀地展示數據的分佈和變化趨勢，而散點圖則適用於展示多個數據點之間的相關性。本文將介紹如何使用Python繪製這兩種圖表，並給出具體的程式碼範例。

一、繪製熱力圖

1. 準備資料
   繪製熱力圖需要準備一個二維陣列（矩陣）作為輸入資料。每個元素的數值代表該位置的顏色深淺或熱度程度。以下是一個簡單的範例，使用numpy庫產生一個3x3的隨機矩陣作為輸入資料：

import numpy as np

data = np.random.rand(3, 3)

2. 繪製熱力學圖
   使用matplotlib庫中的imshow函數繪製熱力學圖，此函數接受一個二維數組作為輸入數據，並可根據數據的數值自動確定顏色的深淺。以下是一個簡單的範例：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.colorbar()  # 添加颜色渐变条
plt.show()

在上述程式碼中，使用hot色圖將較小的數值映射為亮黃色，較大的數值映射為暗紅色，並使用interpolation參數指定插值方法。

二、繪製散佈圖

1. 準備資料
   繪製散佈圖需要準備兩個一維數組，分別代表資料點的x座標和y座標。以下是一個簡單的範例，使用numpy庫產生一組隨機的資料點：

import numpy as np

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

2. #繪製散佈圖
   使用matplotlib庫中的scatter函數繪製散佈圖，此函數接受兩個一維數組作為輸入數據，分別表示資料點的x座標和y座標。以下是一個簡單的範例：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(x, y, marker='o', c='r')  # 使用红色的圆点表示散点图
plt.xlabel('X')  # 设置x轴标签
plt.ylabel('Y')  # 设置y轴标签
plt.title('Scatter Plot')  # 设置图表标题
plt.show()

在上述程式碼中，使用marker參數指定散點的標記形狀，c參數指定散點的顏色。

結語：
本文介紹了使用Python繪製熱力圖和散點圖的方法，並給出了具體的程式碼範例。透過學習這些範例程式碼，讀者可以快速上手繪製熱力圖和散點圖，並對資料進行視覺化分析。同時，讀者也可以依照自己的需求進行二次開發與最佳化，實現更個人化的資料視覺化效果。

以上是快速學習：使用Python繪製熱力學圖和散佈圖的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！