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分析特征间的关系：点线之间的爱恨情仇

在Python中，散点图和折线图是数据分析最常用的两种图形。这两种图形都能够分析不同数值型特征间的关系。

1.散点图

1.1散点图函数

在pyplot中可以使用scatter函数绘制散点图，其使用格式如下。

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, hold=None, data=None, **kwargs)

函数常用参数及其说明如下表所示。

参数名称说明
x ,y接收array，表示x轴和y轴对应的数据。无默认值
s接收数值或一维的array。表示指定点的大小，若传入一维array则表示每个点的大小。无默认值
c接收颜色或一维的array。表示指定点的颜色，若传入一维array则表示每个点的颜色。无默认值
marker接收特定str，表示绘制的点的类型。
alpha接收0~1的float，表示点的透明度。

2.折线图

2.1折线图函数

在pyplot中可以使用plot函数绘制折线图，其基本使用格式如下。

matplotlib.pyplot.plot(*args, **kwargs)

plot函数在官方文档的语法中只要求填入不定长参数，实际可以填入的主要参数如表所示

参数名称说明
x,y接收array，表示x轴和y轴对应的数据。
color接收array，表示x轴和y轴对应的数据。
linestyle接收特定str，表示指定线条类型。默认为“-”
marker接收特定str，表示绘制的点的类型。
alpha接收0~1的float，表示点的透明度。

color参数的8种常用颜色的缩写如表所示。

颜色缩写代表的颜色
b蓝色
g绿色
r红色
c青色
m品红
y黄色
k黑色
w白色

plot函数一次可以接收多组数据，添加多条折线图，同时还可以分别定义每条折线的颜色、点的形状和类型，将折线的颜色、点的形状和类型连接在一起用一个字符串表示。

3.散点图与折线图的绘制

3.1散点图绘制

拿以下数据进行分析

分析步骤：首先读取表数据，提取其中的columns字段，视为数据的标签，提取其中的values字段，数据的存在位置，设置画布，绘制散点图，添加横轴标签（年份），添加y轴名称（年末总人口（万人））， 添加图表标题（2000-2019年年末总人口散点图），这里以散点图为例

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] =' SimHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
data = pd.read_csv('../data/people.csv')
name = data.columns  
values = data.values 
plt.figure(figsize=(9, 7))  
plt.scatter(values[:, 0], values[:, 1], marker=

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