使用Pandas库可以轻松地创建散点图来可视化数据。散点图是一种显示两个变量之间关系的图表，每个数据点在图表中表示为一个点，其中横坐标表示一个变量，纵坐标表示另一个变量。在散点图中，我们可以使用不同的符号来表示不同的数据点，这样可以更好地区分它们。本文将介绍如何制作未填充的符号，并提供一个案例代码来说明。
制作未填充的符号在散点图中，我们可以使用不同的符号来表示不同的数据点，例如圆圈、方块、三角形等。默认情况下，Pandas库使用填充的符号来表示数据点，即数据点的内部会被填充上颜色。然而，有时候我们可能希望使用未填充的符号来表示数据点，以突出显示它们。要制作未填充的符号，我们可以使用`marker`参数，并将其设置为所需的符号类型。下面是一个简单的例子，展示如何制作未填充的符号的散点图：pythonimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 创建一个DataFramedata = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 4, 6, 8, 10]}df = pd.DataFrame(data)# 创建散点图，并使用未填充的圆圈符号表示数据点plt.scatter(df['x'], df['y'], marker='o', facecolor='none')# 添加标题和标签plt.title('Scatter Plot with Unfilled Symbols')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')# 显示图表plt.show()运行上述代码，将得到一个散点图，其中数据点使用未填充的圆圈符号表示。这样做可以使数据点更加突出，并且在一些特定情况下可能更有用。案例代码下面的案例代码演示了如何使用未填充的符号创建一个散点图，其中数据点表示不同城市的平均气温和降水量。pythonimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 创建一个DataFramedata = {'City': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Chengdu', 'Hangzhou'], 'Temperature': [25, 28, 30, 26, 27], 'Precipitation': [10, 12, 15, 8, 9]}df = pd.DataFrame(data)# 创建散点图，并使用未填充的圆圈符号表示数据点plt.scatter(df['Temperature'], df['Precipitation'], marker='o', facecolor='none')# 添加标题和标签plt.title('Average Temperature vs Precipitation')plt.xlabel('Temperature (°C)')plt.ylabel('Precipitation (mm)')# 显示图表plt.show()上述代码将生成一个散点图，其中数据点使用未填充的圆圈符号表示不同城市的平均气温和降水量。这样可以更清楚地显示出不同城市之间的差异。本文介绍了如何使用Pandas库创建散点图，并制作未填充的符号来突出显示数据点。我们通过一个案例代码演示了如何将这些概念应用于实际情况，并展示了如何使用未填充的圆圈符号来表示不同城市的平均气温和降水量。散点图是一种强大的数据可视化工具，可以帮助我们更好地理解变量之间的关系。通过掌握Pandas库和散点图的基本用法，我们可以更好地分析和解释数据。