作为对数据进行预处理的重要工具之一，散点图（Scatter Diagram）深受专家、学者们的喜爱。散点图的简要定义就是点在直角坐标系平面上的分布图。研究者对数据制作散点图的主要出发点是通过绘制该图来观察某变量随另一变量变化的大致趋势，据此可以探索数据之间的关联关系，甚至选择合适的函数对数据点进行拟合。

散点图的绘制函数是plt.scatter() 和sns.scatterplot() 。其中plt.scatter() 的具体函数形式为：

matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, *, data=None, **kwargs)

函数中常用的参数说明如下：

1. x，y分别表示用于绘制散点图的x轴和y轴的数据点。
2. s用于控制散点的大小。
3. c即color，用于设置散点标记的颜色，默认是蓝色（b），如果是红色，则为'r'。
4. marker用于设置散点标记的样式，默认为'o'。
5. linewidth用于设置标记点的长度。

线图与散点图的区别就是用一条线来替代散点标志，这样做可以更加清晰直观地看出数据走势，但却无法观察到每个散点的准确定位。从用途上看，线图常用于时间序列分析的数据预处理，用来观察变量随时间的变化趋势。此外，线图可以同时反映多个变量随时间的变化情况，所以线图的应用范围也非常广泛。

以绘制invest和profit的散点图和线图为例，代码如下（注意需要全部选中这些代码并整体运行）：

plt.figure(figsize=(12,6)) # 设置图形的宽为12英寸，图形的高为6英寸

plt.subplot(1,3,1) # 指定作图位置。在同一画面创建1行3列个图形位置，首先在从左到右的第一个位置作图

sns.scatterplot(data=data, x="invest", y="profit", hue="invest", alpha=0.6) # 绘制invest和profit的散点图，使用的数据集为data，x轴为invest，y轴为profit，参数hue的作用就是在图像中将输出的散点图按照hue指定的变量（invest）的颜色种类进行区分，alpha为散点的透明度，取值为0~1

plt.title("Scatter plot") # 将散点图的标题设置为Scatter plot

plt.subplot(1,3,2) # 指定作图位置

sns.lineplot(data=data, x="invest", y="profit") # 绘制invest和profit的线图

plt.title("Line plot of invest, profit") # 将标题设置为Line plot of invest, profit

plt.subplot(1,3,3) # 指定作图位置

sns.lineplot(data=data) # 绘制全部变量的线图

plt.title('Line Plot') # 将标题设置为Line Plot，运行结果如图4.9所示

图中从左到右分别展示的是变量invest和profit的散点图、变量invest和profit的线图、数据集中所有变量的线图。

以上内容节选自《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社）一书。本书已正式出版上市，当当、京东、淘宝等平台热销中，搜索书名即可。

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《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠、张甜著，2023年2月，清华大学出版社），适用于学习Python/机器学习

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