使用Pandas画波士顿矩阵

通过供应商的交易频率和交易金额画出对应的波士顿矩阵

原数据:

最终期望的结果(当时想着把名称写上,但是写上名称显得太过杂乱了,可以参考小图,名字短的可以写)

上代码:



import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_excel('./波士顿矩阵原始数据.xlsx')
df.head()

def drow_boston(df,title,x,y): # name'''x:指的X轴选取的列头y:指的是Y轴选取的列头title:图形标题name:代表点标注信息'''sns.set_style('white')plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Arial Unicode MS'  #windows电脑写黑体'SimHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.figure(figsize=(10, 6))sns.scatterplot(x=x, y=y, data=df, hue=y, size=y, palette='rainbow')plt.xlabel(x)plt.ylabel(y)plt.title(title)# 加水平线plt.axhline(y=df[y].quantile(0.5))plt.axvline(x=df[x].quantile(0.5))for i in df.index:plt.text(df.loc[i, x] + 0.001, df.loc[i, y], i, rotation=0) # df.loc[i, name]
drow_boston(df,'波士顿矩阵','供应商交易频次','供应商交易金额')

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