大家好，今天是11日，已經3分一了，各位團員加油。今天要介紹是python matplotlib的散點圖(scatter)和圓餅圖(pie chart)。

什麼是散點圖

散點圖是一種資料視覺化，顯示兩個數值變數之間的關係。它由一個網格組成，其中每個點代表一個觀察點或資料點，x 座標代表一個變數的值，y 座標代表另一個變數的值。

例子1:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.title("Scatter plot")
plt.xlabel("x axis")
plt.ylabel("y axis")

x1=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
y1=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])

plt.scatter(x1, y1)
plt.show()

執行結果:

實際例子2:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.title("Scatter plot(2)")
plt.xlabel("x axis")
plt.ylabel("y axis")

x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])

#print(len(x))
#print(len(y))

plt.scatter(x, y)
plt.show()

執行結果:

第一個點是x=5,y=99
排序 | x axis | y axis
------------- | -------------
1 | 5 | 99
2 | 7 | 86
3 | 8 | 87
4 | 7 | 88

大家可根據上表的規律推論出其他的位置，自行嘗試。

scatter()函數為每個觀察值繪製一個點。它需要兩個長度相同的數組，一個用於 x axis的值，一個用於 y axis的值

顯示多個map

例子3:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#plot A:
xpoints = np.array([0, 6])
ypoints = np.array([0, 100])

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(xpoints,ypoints)
plt.title("plot A")

#plot B:
x = np.array([1,3,9,12])
y = np.array([1, 4, 9, 16])

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x,y)
plt.title("plot B")

plt.suptitle("Two map")
plt.show()

執行結果:

嘗試在一張地圖中設定兩條線:

把第八行改成下例

plt.subplot(1, 2, 2)

現在我們可以在一張地圖上看到兩條線了。

圓餅圖:

餅狀圖（Pie Chart）是一種常見的資料視覺化工具，餅狀圖常用於展示統計數據、市場份額、調查結果等。它能夠清晰地展示不同類別或數值在整體中的相對重要性，從而幫助觀眾更容易理解數據分佈和趨勢。將每個扇形區域稱為扇區，每個扇區的角度表示資料的相對百分比。

例子4:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

r = np.array([10,2,3,4,2])
mylabels = ["Apples", "Bananas", "Cherries", "oranges","2"]
plt.title("fruits")

plt.pie(r ,labels = mylabels)
plt.show()

執行結果:

分解或展開圓餅圖:

例子5:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.title("Explode pie chart")

y = np.array([35, 25, 25, 15,2])
mylabels = ["Apples", "Bananas", "Cherries", "Dates","2"]
myexplode = [0.3, 0.2, 0, 0,0.05] #set value 

plt.pie(y, labels = mylabels, explode = myexplode)
plt.show() 

執行結果:

設定圓餅圖顏色

例子6:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.title("changed colors")

y = np.array([35, 25, 25, 15])

mylabels = ["Apples", "Bananas", "Cherries", "grape"]
mycolors = ["black", "pink", "red", "#4CAF50"]

plt.pie(y, labels = mylabels, colors = mycolors)
plt.show()

執行結果:

明天應該會介紹numpy，如果我的文章對你有幫助或有更好的建議，可以追蹤我,可以按讚和不妨在留言區提出，明天再見吧。bye

reference:
https://www.runoob.com/matplotlib/matplotlib-subplots.html