这是《Python数据挖掘课程》系列文章，希望对您有所 帮助。当我们做聚类分析绘制散点图时，通常会遇到无法区分散点类标的情况，做主题分析时，可能会遇到无法将对应散点的名称（尤其中文名称）添加至图型中，为了解决这两个问题，本文提出了Matplotlib库的高级应用，主要是绘制带主题的散点图及聚类类标颜色进行区分，该方法被广泛应用于文本聚类和主题分析领域。
本篇文章为基础性文章，希望对你有所帮助，提供些思路，也是自己教学的内容。如果文章中存在错误或不足之处，还请海涵。同时，推荐大家阅读我以前的文章了解其他知识。
该系列github完整代码地址，欢迎点Star，谢谢！
https://github.com/eastmountyxz/Python-for-Data-Mining
前文参考：
【Python数据挖掘课程】一.安装Python及爬虫入门介绍
【Python数据挖掘课程】二.Kmeans聚类数据分析及Anaconda介绍
【Python数据挖掘课程】三.Kmeans聚类代码实现、作业及优化
这是《Python数据挖掘课程》系列文章，希望对您有所 帮助。当我们做聚类分析绘制散点图时，通常会遇到无法区分散点类标的情况，做主题分析时，可能会遇到无法将对应散点的名称（尤其中文名称）添加至图型中，为了解决这两个问题，本文提出了Matplotlib库的高级应用，主要是绘制带主题的散点图及聚类类标颜色进行区分，该方法被广泛应用于文本聚类和主题分析领域。本篇文章为基础性文章，希望对你有所帮助，提供...
散点图
（Scatter Plot）是一种常用的数据可视化方式，用于展示两个变量之间的关系。
Matplotlib
提供了丰富的功能来
绘制
散点图
，并可以根据需求进行自定义和调整。
在
Matplotlib
中，可以使用scatter()函数来
绘制
散点图
。该函数接受两个参数，分别是x和y，表示
散点图
中各个点的横坐标和纵坐标。
近期项目即将开展，计划第一步就是实现数据的可视化，所以先学习一下数据展示相关Demo。选用
Python
2.7与
Matplotlib
来实现，平台采用Pycharm，值得一提的是，
Matplotlib
的安装前首先要安装Numpy包，但是在完成Numpy的安装之后，楼主不能在PyCharm平台下进行自动安装，或者CMD中使用
类
似pip install
Matplotlib
，参考网上解决方案后采用直接去官网下载相应的安装包直接运行安装到相关目录下。在此就不赘述了。
二、 参考
Python
语言相对于其他语言对新手较为友好，不用花费太多时间进行语法学习，但是在实际使用的过程中，因为Py
import
matplotlib
.pyplot as plt
import
matplotlib
.cbook as cbook
# Load a numpy record array from yahoo csv data with fields date, open, close,
# volume, adj_close from the mpl-data/example directory. The record array
# stores the date as an np.dat
详情介绍：https://blog.csdn.net/s1t16/article/details/128490638
1压缩文件（gpw-v4-population-count-rev11_2020_30_sec_asc.zip）是一个全球人口分布数据。基于 Sanic实现一个查询服务，服务包括：
按给定的经纬度范围查询人口总数，查询结果采用JSON格式。
不可以采用数据库，只允许使用文件方式存储数据。
可以对现有数据进行整理以便加快查询速度，尽量提高查询速度。
查询参数格式采用GeoJSON（https://geojson.org/）的多边形（每次只需要查询一个多边形范围，只需要支持凸多边形）
2针对上面的查询服务，实现一个服务查询客户端，数据获取后使用
Matplotlib
散点图
（Scatter）进行
绘制
。
横坐标（x轴）为经度，纵坐标（y轴）为维度。
from
matplotlib
import font_manager
# 使得中文可以显示出来
my_font = font_manager.FontProperties(fname=/usr/share/fonts/truetype/arphic/ukai.ttc)
y_3 = [11, 15, 17, 16, 11, 12, 11, 12, 6, 6, 7, 8, 9, 12, 15, 14,
【NLP】文本LDA
主题
聚类
&
主题
词生成&可视化
LDA
主题
聚类
这是NLP中常用的一
类
方法，一般Sklearn，genism里有可以实现。一般结果会有文档-
主题
model（即说明每个文档属于某
类
主题
的概率），概率最大则说明该文档属于该
类
别。以及
主题
-词语model，可以给出每个
主题
的前N个词。
主要部分代码：
from sklearn.feature_extraction.tex...
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Density Clustering Scatter Plot')
plt.show()
在这个示例中，我们使用`sklearn.cluster.DBSCAN`来进行密度
聚类
。你需要将你的数据存储在一个numpy数组中，然后根据你的数据和需求来设置DBSCAN的参数。在这里，我们设置了`eps=1`和`min_samples=2`，你可以根据你的数据进行调整。
最后，使用`plt.scatter()`函数
绘制
散点图
，其中`data[:, 0]`和`data[:, 1]`表示使用数据的前两个特征作为横纵坐标，`c=labels`表示使用
聚类
结果作为颜色标记。根据你的数据特点，你可能需要调整
散点图
的其他参数，如坐标轴标签和标题。
运行这段代码将会显示一个密度
聚类
分析的
散点图
，其中不同
聚类
用不同颜色表示。你可以根据你的数据和需求进行进一步的调整和修改。
