# 基礎散點圖 通過觀察散點圖上數據點的分佈情況,我們可以推斷出變量間的相關性。如果變量之間不存在相互關係,那麼在散點圖上就會表現為隨機分佈的離散的點,如果存在某種相關性,那麼大部分的數據點就會相對密集並以某種趨勢呈現。數據的相關關係主要分為:正相關(兩個變量值同時增長)、負相關(一個變量值增加另一個變量值下降)、不相關、線性相關、指數相關等,表現在散點圖上的大致分佈如下圖所示。那些離點集群較遠的點我們稱為離群點或者異常點。 ### 預覽圖 --- #### [![散點圖.png](https://book.gosu.bar/uploads/images/gallery/2019-12/scaled-1680-/zZvNMsGjmY5IfvhX-%E6%95%A3%E9%BB%9E%E5%9C%96.png)](https://book.gosu.bar/uploads/images/gallery/2019-12/zZvNMsGjmY5IfvhX-%E6%95%A3%E9%BB%9E%E5%9C%96.png) ### 設定值 --- - #### 資料源 - [AntV](https://g2.antv.vision/zh/examples/point/scatter) ``` https://g2.antv.vision/zh/examples/data/scatter.json ( 資料來源:AntV ) 格式: [ {gender: "female",height: 161.2,weight: 51.6,}, {gender: "female",height: 167.5,weight: 59,}, ...... ] ``` - #### 內距 ``` 40, 40, 60, 60 ``` - #### 圖 Geom ##### 點圖(point)
列表設定值
欄位height\*weight
類型點圖
形狀circle