Mathematica数据可视化:[31]散点图
1、一提到关系, 我们就想到先用散点图把相关数据绘制出来, 从图中看看这两者是不是存在这关联关系, 或者是因果关系. 两个变量存在的关系, 还是很容易去处理的, 我们来看平日用散点图来显示一组变量的例子( 数据集合源自[1]).美国人口统计局公布的 2005 年美国各州的每10万人中, 谋杀, 抢劫的犯罪率, 共有7种, 我们先来看看其中两种, 谋杀和盗窃. 观察两者之间是否存在某种联系. 考虑是否谋杀率相对较高的州, 盗窃率也比较高. 第一步数据的导入, 然后检查整个数据的结构:
![Mathematica数据可视化:[31]散点图](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/3761a73acd8920c50b305781568a59de44078897.jpg)
3、下面开始过滤, 整理数据, 我们并不需要整个数据矩阵, 是吧. 那只把用于绘图的数据和吃一点, 用来做标签的美国各州的州名提取出来.
![Mathematica数据可视化:[31]散点图](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/939c2d40b6f391874b23467424fce186252fef97.jpg)
5、这里需要暂停一会, 我想要告诉大家非常重要的一点, 看到了 y 轴的绘图范围了吗? 并不是从 0 开始, 所以容易让观众产生误解(除法你是有意而为之的!) , 让我们调整 y 轴的绘制范围, 再次运行并且赋值给一个变量, 会更清楚看到整幅图形.
![Mathematica数据可视化:[31]散点图](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/df087f0f8b56ad044b57c85ddae10ef85956d097.jpg)
7、现在让我们将该线性方程和原来的图形放在一个坐标轴下, 大家会得出更加清晰的结论来.
![Mathematica数据可视化:[31]散点图](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/87c8bf46b7b1eef9fc8293c8bfb33c4132ba3294.jpg)