參考劉順祥 資料分析1480

分為七個步驟：

1、匯入模組

2、設定繪圖風格

3、匯入資料

4、設定圖框的大小

5、繪圖

6、新增軸標籤和標題

7、顯示圖形

# 匯入第三方模組
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 設定設定繪圖風格
print (plt.style.available)
plt.style.use("Solarize_Light2")
plt.rcParams['font.sans-serif']= 'SimHei'

# 匯入資料
df = pd.read_csv(r"C:\Users\guanyang\Desktop\python_scatter\cars.csv")

# 設定圖框的大小
fig = plt.figure(num =3, figsize=(10, 6), facecolor='y')

# 繪圖
plt.scatter(df.speed, # x軸資料為汽車速度
            df.dist, # y軸資料為汽車的剎車距離
            s = 30, # 設定點的大小 
            c = 'b', # 設定點的顏色
            marker = 'o', # 設定點的形狀
            alpha = 0.9, # 設定點的透明度
            linewidths = 0.3, # 設定散點邊界的粗細
            label = '觀測點'
            )

# 新增軸標籤和標題
plt.title('汽車速度與剎車距離的關係')
plt.xlabel('汽車速度')
plt.ylabel('剎車距離')


# 顯示圖形
fig.autofmt_xdate(rotation = 45)
plt.legend(title = "圖例", loc = 'best')
plt.show()
 

bingo: