Quantitative comparisons: scatter plots

Introduzione alla visualizzazione dei dati con Matplotlib

Ariel Rokem

Data Scientist

Introducing scatter plots

fig, ax = plt.subplots()

ax.scatter(climate_change["co2"], climate_change["relative_temp"])
ax.set_xlabel("CO2 (ppm)") ax.set_ylabel("Relative temperature (Celsius)") plt.show()

Introduzione alla visualizzazione dei dati con Matplotlib

Customizing scatter plots

eighties = climate_change["1980-01-01":"1989-12-31"]
nineties = climate_change["1990-01-01":"1999-12-31"]

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(eighties["co2"], eighties["relative_temp"], color="red", label="eighties")
ax.scatter(nineties["co2"], nineties["relative_temp"], color="blue", label="nineties")
ax.legend() ax.set_xlabel("CO2 (ppm)") ax.set_ylabel("Relative temperature (Celsius)") plt.show()
Introduzione alla visualizzazione dei dati con Matplotlib

Encoding a comparison by color

Introduzione alla visualizzazione dei dati con Matplotlib

Encoding a third variable by color

fig, ax = plt.subplots()

ax.scatter(climate_change["co2"], climate_change["relative_temp"], c=climate_change.index)
ax.set_xlabel("CO2 (ppm)") ax.set_ylabel("Relative temperature (Celsius)") plt.show()
Introduzione alla visualizzazione dei dati con Matplotlib

Encoding time in color

Introduzione alla visualizzazione dei dati con Matplotlib

Practice making your own scatter plots!

Introduzione alla visualizzazione dei dati con Matplotlib

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