![Python广告数据挖掘与分析实战](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/401/37188401/b_37188401.jpg)
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3.3.1 散点图
散点图通常用在回归分析中,描述数据点在直角坐标系平面上的分布。散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势,据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。在广告数据分析中,我们通常会根据散点图来分析两个变量之间的数据分布关系。散点图的主要参数及其说明如表3-10所示。
表3-10 散点图的主要参数及其说明
![](https://epubservercos.yuewen.com/0F3F04/19711766008913406/epubprivate/OEBPS/Images/b3-10.jpg?sign=1739191452-jZzDoJumUU3ZRrHDlVMR8vaNDthlkfGX-0-47c438b6e5452f1cd8ae03146d02daab)
我们通过matplotlib.pyplot模块画一个散点图,如代码清单3-1所示。
代码清单3-1 绘制散点图
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(30) y = np.arange(30)+3*np.random.randn(30) plt.scatter(x, y, s=50) plt.show()
其可视化结果如图3-7所示。
![](https://epubservercos.yuewen.com/0F3F04/19711766008913406/epubprivate/OEBPS/Images/3-7.jpg?sign=1739191452-IBbeGCoPPRLeXjFNomW2D0oaoiGf0qQQ-0-75365305e56e173e7ab532afbde323e8)
图3-7 散点图