数据科学引论-Python之道 第8课数据可视化 一、数据可视化的作用 我们来看看下面的四个数据集，第一个数据集的散点均匀地分布在拟合出来 的回归线的两侧，我们可以认为x1和y1存在着这条回归线所表示的相关性。第 二个数据集的散点构成了一条曲线，但是它的回归线仍然是和第一个数据集的回 归线是一样的。很明显，x2和y2之间的相关性应该不如第一个数据集那么明显。 第三个数据集除了有一个离群值之外，剩下的散点构成了一条很明显的直线，但 是这条直线和所有的数据一起拟合得到的回归线之间有一个夹角。第四个数据集 除了有一个明显的离群值之外，剩下的点构成了一条竖直的直线，但是所有的数 据拟合之后得到的回归线仍然是这一条斜线。 12 10 10 8 6 1012141618 1012141618 X1 X2 12 8 6 6 10121416 18 1012141618 3 这四个数据集单从属性上来说是相同的，也就是说它们具有相同的×的平均数据科学引论-Pyth瀂瀁 之道 第 8 课 数据可视化 一、数据可视化的作用 我们来看看下面的四个数据集，第一个数据集的散点均匀地分布在拟合出来 的回归线的两侧，我们可以认为 x1 和 y1 存在着这条回归线所表示的相关性。第 二个数据集的散点构成了一条曲线，但是它的回归线仍然是和第一个数据集的回 归线是一样的。很明显，x2 和 y2 之间的相关性应该不如第一个数据集那么明显。 第三个数据集除了有一个离群值之外，剩下的散点构成了一条很明显的直线，但 是这条直线和所有的数据一起拟合得到的回归线之间有一个夹角。第四个数据集 除了有一个明显的离群值之外，剩下的点构成了一条竖直的直线，但是所有的数 据拟合之后得到的回归线仍然是这一条斜线。 这四个数据集单从属性上来说是相同的，也就是说它们具有相同的 x 的平均