plt.scatter() 图的行为类似于 Matplotlib 中的 plt.plot() 图

Question

我正在尝试将世界各国的人均 GDP 与每个国家的 COVID-19 死亡总数进行比较。每次我尝试将其转换为散点图时，它都会显示与使用 plt.plot() 命令显示的相同的图。这是我的代码：

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
data = pd.read_csv(r'/Users/john.smith/covid-data.csv')

gdp = data["gdp_per_capita"]
deaths = data["total_deaths"]

plt.scatter(gdp, deaths)
plt.title('GDP-per-Capita Compared to COVID-19 Death Total')
plt.xlabel('GDP-per-Capita')
plt.ylabel('Confirmed Deaths')

plt.tight_layout()
plt.show()

运行此代码时，会生成以下图表。这显然不是我想要得到的散点图，值得注意的是，当我使用plt.scatter() 命令时，唯一改变的是图上的点变得非常大。

我完全在不同的文件上运行了整个 Matplotlib 模块的测试。当我使用普通变量而不从 CSV 文件导入时，如下所示：

x = [7, 3, 8, 3]
y = [1, 5, 7, 4]
plt.scatter(x, y)

然后代码可以正常工作并生成散点图。我已经在网上挖掘了几个小时以尝试找到解决方案，并尝试使用其他导入 CSV 或创建散点图的方法，但没有任何效果。感谢您提供任何提示。

Answer 1

答案由上述 cmets 中的G. Anderson 提供。

事实证明，我只是没有使用 xlim() 和 ylim() 命令的经验，因此散点图中的各个点在垂直线上非常紧密地重叠。发生这种情况的原因仅仅是因为原始视图窗口对于这么大的数据集来说太宽了。

我做了一些额外的研究，尝试将两个图放在一个图形上，其中一个被放大，这是代码：

figs, axs = plt.subplots(2)
figs.suptitle('GDP-per-Capita Compared to COVID-19 Death Total')
axs[0].scatter(gdp, deaths)
axs[1].scatter(gdp, deaths)
plt.axis([10000, 20000, 10000, 20000])

这产生了一些我可以使用的好图：

我将研究如何使这两个图更具可读性。