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散点图仅绘制最后一次迭代

散点图是一种数据可视化的图表类型,用于展示两个变量之间的关系。它通过在坐标系中绘制数据点来表示数据的分布情况,并且每个数据点的位置由两个变量的值确定。

散点图的分类:

  1. 单变量散点图:用于展示一个变量在不同取值下的分布情况。
  2. 双变量散点图:用于展示两个变量之间的关系,可以通过观察数据点的分布趋势来判断两个变量之间的相关性。
  3. 多变量散点图:用于展示多个变量之间的关系,可以通过不同颜色或形状的数据点来表示不同的变量。

散点图的优势:

  1. 显示数据分布:散点图可以直观地展示数据的分布情况,帮助我们了解数据的集中程度、离散程度以及异常值等。
  2. 发现趋势和关联性:通过观察散点图中数据点的分布趋势,可以判断两个变量之间的关联性,如正相关、负相关或无关。
  3. 可视化比较:散点图可以同时展示多个数据集,便于比较不同数据集之间的差异和相似性。

散点图的应用场景:

  1. 数据分析与探索:散点图常用于数据分析和探索阶段,帮助我们发现数据中的规律和趋势。
  2. 统计学研究:散点图可以用于统计学研究中,分析变量之间的关系,如散点图可以用于观察身高和体重之间的关联性。
  3. 金融市场分析:散点图可以用于展示不同金融指标之间的关系,如股票价格与交易量之间的关联性。

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