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在画之前，首先导入所用包及相关设置。
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline
散点图将所有的数据以点的形式展现在坐标系上，可以观察数据点的分布情况，在直角坐标系，可以推断变量间的相关性，而在极坐标上，更侧重数据的分布及离散情况。
#生成范例数据
r = 2 * np.random.rand(100) #生成100个服从“0~1”均匀分布的随机样本值 theta = 2 * np.pi * np.random.rand(100) #生成角度 area = 100 * r**2 #面积 colors = theta #颜色 ax = plt.subplot(111, projection='polar') #projection为画图样式，除'polar'外还有'aitoff', 'hammer', 'lambert'等 c = ax.scatter(theta, r, c=colors, s=area, cmap='cool', alpha=0.75) #ax.scatter为绘制散点图函数 plt.show()
所作图形如下所示，可以看到散点在极坐标上的分布情况，以及散点自身特点（如大小、颜色等）情况。
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