绘制“职业”和“教育程度”的散点气泡图。要求上交jupyter notebook文件,其中包含代码以及生成的图片。

绘制“职业”和“教育程度”的散点气泡图可以通过Python的数据可视化工具如`matplotlib`、`seaborn`或`plotly`等实现。这类图表通常用于表示三组或多维数据的关系,例如通过大小反映另一个变量。 以下是完成任务的具体步骤: --- ### **步骤 1**: 准备环境 首先需要安装必要的库,并导入它们到Jupyter Notebook中。常用的库包括: - `pandas`: 数据处理。 - `numpy`: 数值计算。 - `matplotlib` 或 `seaborn`: 可视化绘图。 ```python # 导入所需库 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 设置图形风格 plt.style.use('ggplot') ``` --- ### **步骤 2**: 创建示例数据集 假设我们有以下字段:职业 (`job`) 和 教育程度 (`education_level`)。此外,还可以增加一组额外的数据作为气泡的大小(比如收入水平)。如果已有真实数据,则可以跳过此步。 ```python # 示例数据 data = { 'Job': ['Engineer', 'Teacher', 'Doctor', 'Artist', 'Businessman'], 'Education_Level': [5, 3, 6, 4, 4], # 假设教育等级从1到7 'Income': [80000, 50000, 120000, 30000, 90000] # 收入影响气泡大小 } df = pd.DataFrame(data) print(df) ``` 输出结果类似如下表格: | Job | Education_Level | Income | |-----------|-----------------|--------| | Engineer | 5 | 80000 | | Teacher | 3 | 50000 | | Doctor | 6 | 120000 | | Artist | 4 | 30000 | | Businessman| 4 | 90000 | --- ### **步骤 3**: 使用Matplotlib绘制散点气泡图 我们可以将教育水平放在X轴,职业索引放在Y轴,而气泡大小由收入决定。 ```python # 将职业转换为数值型坐标 y_labels = df['Job'] y_positions = range(len(y_labels)) # 气泡大小 (需缩放以适合显示比例) bubble_sizes = np.array(df['Income']) / 1000 # 缩小规模以便展示 # 绘图 plt.figure(figsize=(8, 6)) scatter = plt.scatter( df['Education_Level'], y_positions, s=bubble_sizes, # 气泡大小设置 alpha=0.6, # 调整透明度 c=df['Income'], # 颜色映射至收入 cmap='viridis' ) # 添加标签及标题 plt.yticks(y_positions, y_labels) # 替换Y轴刻度为职业名称 plt.xlabel("Education Level") plt.ylabel("Occupation") plt.title("Scatter Bubble Chart of Occupation vs Education Level") # 显示颜色条 cbar = plt.colorbar(scatter) cbar.set_label('Income') # 展示图像 plt.tight_layout() plt.show() ``` --- ### **步骤 4**: 文件保存与提交 在运行完上述代码之后,你需要保存整个Notebook文件并导出生成的图片。可以直接右键点击生成的图表并另存为PNG或其他格式;也可以直接嵌入代码自动保存。 **保存图片代码:** ```python plt.savefig("occupation_education_bubble_chart.png", dpi=300, bbox_inches="tight") ``` 最后,将完整的`.ipynb`文件连同生成的图片一起上传即可。 --- ### 提示 如果你的实际数据较大或来源复杂,请提前清洗好数据,并调整气泡大小的比例因子(如除以更大的数字),以免过大或过小导致视觉效果不佳。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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