概述

在《Python数据可视化工具画图（七）（热力图）》中讲述了如何通过python画热力图，本文讲述如何通过python画气泡图。

matplotlib安装方法：pip install matplotlib

代码及运行示图

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 这两行代码解决 plt 中文显示的问题

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 输入产量与温度数据

production = [1125, 1725, 2250, 2875, 2900, 3750, 4125]

tem = [6, 8, 10, 13, 14, 16, 21]

rain = [25, 40, 58, 68, 110, 98, 120]

colors = np.random.rand(len(tem)) # 颜色数组

size = production

plt.scatter(tem, rain, s=size, c=colors, alpha=0.6) # 画散点图, alpha=0.6 表示不透明度为 0.6

plt.ylim([0, 150]) # 纵坐标轴范围

plt.xlim([0, 30]) # 横坐标轴范围

plt.xlabel('温度') # 横坐标轴标题

plt.ylabel('降雨量') # 纵坐标轴标题

plt.show()

结论

上面图形反映了产量与温度、降雨量的关系：温度数值在横坐标轴，降雨量数值在纵坐标轴，降雨量的大小用气泡的大小表示。

若将散点大小的数据换为第三个变量的数值，则可以作出反映三个变量关系的气泡图。

以上8个章节分别讲述了常见八种图形的python绘制。