最近想做一个统计文章点击率,评论率和点赞率的功能,听说echarts可以轻易完成它,于是我就选择使用echarts,考虑到我做的模块上文章是没有分类的,所以我的统计是基于一个个点,这一看嘛,感觉散点图可以胜任。为了突出表现那篇文章点击率或点赞率多,感觉气泡图就更能胜任这么回事。于是就选择气泡图干这件事。     简单地从官网拷贝个案例,直接从后台传递需要的json数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-30 11:54:32
                            
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            const colorList = [[ '#ff7f50', '#87cefa', '#da70d6', '#32cd32', '#6495ed', '#ff69b4', '#ba55d3', '#cd5c5c', '#ffa500', '#40e0d0', '#1e90ff', '#ff6347 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2021-10-15 13:57:00
                            
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            这里只有option配置: option: { legend: { right: "10%", top: "3%", data: ["金葵花以上", "手机APP"], }, grid: { left: "8%", top: "15%", }, xAxis: { splitLine: { lineS ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## 实现Python气泡图的流程
为了帮助你理解如何实现Python气泡图,我将按照以下流程来进行说明。在下面的表格中,我将展示每个步骤以及需要使用的代码。
```mermaid
flowchart TD
    A[准备数据] --> B[创建画布]
    B --> C[绘制气泡图]
    C --> D[显示图像]
```
### 步骤1:准备数据
在实现气泡图之前,我们首先需            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Python气泡图
## 引言
气泡图是一种用于可视化数据的图表类型,它可以展示两个或三个变量之间的关系。每个数据点由一个气泡表示,气泡的位置表示两个变量的值,而气泡的大小表示第三个变量的值。在Python中,我们可以使用各种库来创建气泡图,包括matplotlib和seaborn。
在本文中,我们将介绍如何使用matplotlib库创建一个简单的气泡图。我们将使用一个示例数据集,该数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            R – ggplot2Native R 可以来画图,但 ggplot2 才是乐趣的开始。我花了很多时间才弄懂它 – 特别是有许多方式来写ggplots2 命令。最终,我确定把一种灵活和操作简单的方法呈现给大家。R – ggvis我也是最近才听说ggvis。和Bokeh 类似,它让过去不想交互的东西实现交互:Ggvis 的图建立在Vega 上(一个建立在D3.js 上的Java库)。它的语法和dpl            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言声明:这个系列的博文都是我自己学习所得的东西,秉承着每天进步一点点的理念进行学习,我参考的课程是《菊安酱与菜菜的Python机器学习可视化50图》,使用的Python版本为3.6.4。 今天学习的内容气泡图的绘制,这种图与散点图有很多相似之处,所以可以借鉴散点图的代码进行制作。分步骤解析气泡图的绘制方法1.我们在复杂散点图绘制的基础上对代码进行修改,使之变为气泡图,原始代码如下:import            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            简介气泡图(Bubble Chart)是一种多变量的图片,是散点图的一种变体,气泡图其实是在散点图的基础上进行升级改造的,在原有的以横纵坐标为变量的基础上,引入第三个变量,用气泡的大小来表示,是一种展示三个变量之间关系的数据图表,因此被称为气泡图。气泡图通常通过气泡的位置以及面积大小比较,用于比较和展示不同类别的气泡之间的关系。从整体上看,气泡图可用于分析数据之间的相关性。适用场景气泡图可以直观地            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-20 13:39:48
                            
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            (关系型数据的可视化) 气泡图是散点图中的一种类型,可以展现三个数值变量之间的关系 之前的文章有介绍过一般的散点图都是反映两个数值型变量的关系,所以如果还想通过散点图添加第三个数值型变量的信息,一般可以使用气泡图。 气泡图的实质就是通过第三个数值型变量控制每个散点的大小,点越大,代表的第三维数值越高,反之亦然。接下来将会介绍如何通过Python绘制气泡图。1、matplotlib模块在上一篇散点图            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            基于散点图(scatter)的基础上稍加调整就可以变成气泡图。#载入两个库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt在Excel上写点数据,这里给个示例绘制散点图:以数量列为横坐标x,以大小列为纵坐标y,此基础上以大小列为气泡大小#先定义气泡大小,rank 函数将大小列进行大小分配,越大的值分配结果也越高
#n 为倍数,用来调节气泡的大            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            实验目的:掌握Python中气泡图、雷达图绘图函数的使用及展示图形的意义利用上述绘图函数实现数据可视化实验内容:练习python中气泡图、雷达图绘图函数的用法,掌握相关参数的概念根据步骤一绘图函数要求,处理实验数据根据步骤二得到的实验数据,绘制气泡图、雷达图练习如何通过调整参数使图片呈现不同效果,例如颜色、图例位置、背景网格、坐标轴刻度和标记等实验过程(附结果截图):1. 练习python中气泡图            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            python—matplotlib 散点图,气泡图,气泡饼图/功效矩阵可视化对比刚入行,一直在看大神们的发帖学习,想着自己也写点什么东西,找了好久没找到气泡饼图相关的内容(可能是我眼神不好),于是打算写个matplotlib绘制散点图,气泡图和气泡饼图对比。仅供娱乐。散点图,气泡图相信大多数都了解,都是基础图表,而气泡饼图则是在气泡图的基础上增加一个维度,用饼图代替气泡的显示,简单来说散点图是一维            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            您可以将一个N随机数数组提供给colormap以获得N随机颜色,然后在调用plt.scatter时将其用作color参数。color可以是与大小和填充列表长度相同的颜色列表,它将分别为每个散点着色。plt.title接受参数y,它将调整标题的垂直位置。试着把它放在你的箱子里。这是你的脚本,修改过:import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.c            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在数据可视化的领域里,气泡图是一种简洁而又富有表现力的工具。它以直观的方式呈现数据之间的关系,让复杂的信息一目了然。气泡图以其独特的形式,让数据变得有趣、生动,成为人们理解和分析数据的利器。 气泡图的设计灵感源自现实生活中的气泡。每个气泡代表一个数据点,其大小和颜色可以反映不同的变量。通过横轴和纵轴的位置来表示两个维度的数据,同时利用气泡的大小和颜色来展示额外的信息,使得数据更加丰富和立            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 如何在 Python 中为气泡图添加标签
气泡图是一种常见的数据可视化方式,可以帮助我们理解数据之间的关系。为了让气泡图更具信息性,通常会在气泡上添加标签。接下来,我将通过一系列步骤教您如何实现这一点,并提供相应的代码示例。
## 实现流程
首先,让我们看看实现的基本流程。下表展示了创建气泡图的步骤:
| 步骤          | 描述            
                
         
            
            
            
            气泡图用Python是一种强大的数据可视化技术,能够帮助我们在展示多维数据时更清晰地传达信息。在这里,我们将探讨如何使用Python构建气泡图,从业务场景分析、技术演进,到最终实现和应用扩展的全过程。
### 背景定位
在当前数据驱动的时代,各行业都面临着如何高效展示和分析数据的挑战。例如,假设我们在一个电子商务平台上,想要分析不同产品的销量、定价及顾客评价的关系。气泡图能够将这些多个变量生动            
                
         
            
            
            
            # Python 矩阵气泡图:可视化数据的新兴工具
## 1. 引言
在数据可视化领域,气泡图因其直观性和有效性而受到了广泛的欢迎。气泡图能够在一个二维坐标系中呈现出三维数据的情况:通过坐标轴的位置、气泡的半径以及气泡的颜色等多种元素,展现出数据的复杂关系。矩阵气泡图就是在气泡图的基础上,进一步深入到多变量数据的展示中。
在本文中,我们将会用 Python 语言和 Matplotlib 库来            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Python代码气泡图
气泡图(Bubble chart)是一种数据可视化方式,通过在二维平面中使用圆形来表示数据点的大小和位置。它通常用于展示三个变量之间的关系,其中两个变量表示横纵坐标,而第三个变量表示圆形的大小。
在Python中,我们可以使用多种库来绘制气泡图,例如Matplotlib和Plotly。下面将介绍如何使用这两个库来绘制气泡图,并通过一个示例帮助读者更好地理解。
##            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Python制作气泡图
气泡图是一种可视化工具,用于展示三个维度的数据。通过气泡的坐标(x和y)和气泡的大小(z),你可以直观地观察数据之间的关系和趋势。气泡图在科学研究、市场分析、财务报告等领域都有广泛的应用。本文将介绍如何使用Python绘制气泡图,并给出相应的代码示例。
## 数据准备
在绘制气泡图之前,我们需要准备好数据。假设我们有一个关于不同城市的信息,包括城市名、人口、面积和            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 环形气泡图 Python 科普
环形气泡图是一种可视化数据的方法,通过将数据值与气泡的大小和位置进行映射,帮助我们直观地理解数据的分布和相互关系。Python 是一种强大的数据分析与可视化工具,结合各种库可以轻松创建出美观的环形气泡图。本文将介绍环形气泡图的概念、实现方式,以及示例代码和应用场景。
## 什么是环形气泡图?
环形气泡图(又称为“圈状气泡图”)是一种将数据以气泡形式呈现的图