在日常工作中，我们经常会进行探索性数据分析（EDA），来查找不同数据间的模式、关系或异常情况，以便为我们后续工作提供参考。散点图就是我们常用的工具之一，它可以让我们看到两个变量之间的相关性。
然而实际作图时，面对琳琅满目的工具，我们经常无所适从，当散点图密密麻麻，杂乱无章时，我们也很难发现数据间的相关性和趋势。那该怎么破呢？今天就给大家从Excel，Python，云平台三个方面讲解下分组散点图，密度图的绘制方法，大家可以选择性查看对应内容，希望这篇分享能够给大家在数据可视化精进的道路上有所帮助！
一 Excel： 三步实现分组散点图
首先我们看看示例数据。如下图所示，数据包含三列，第一列为分组：A,B,C三个组，第二列为变量：长度（Length）和深度（Depth）的值。主要目的是想了解下不同组的数据长度和深度分布相关情况。
数据准备好了，接下来我们开始EDA。 按照常规的操作，【选中数据→插入散点图】，结果发现无论选择哪个类型的散点图，出现的都只有Length和Depth两个系列的值，并没有按照我们想要的分组进行展示。如何解决呢？接下来我们就看看，如何实现绘制分组散点图。
1.1 插入空白散点图
把鼠标放在空白单元格（重点！），依次点击【插入→散点图】，插入空白的散点图。
1.2 为空白图添加数据
【选择空白图表右键→选择数据】弹出【选择数据源】窗口，【图例项（系列）】下点击“添加”图标，弹出【编辑数据系列】窗口，输入系列名称，选择好对应组别的 X Y轴系列值，这里分别是Length，Depth对应的值。
下图演示的是添加A组的数据，类似操作依次选择添加B,C组的数据。最终可以看到三个组的数据用不同颜色进行了显示。
从图中可以看出，初始图中存在很多的空白，很多点堆积在一起，也没有图例，离高质量图表还有很大的差距呢。别急，接下来我们进一步调整下相关参数。
1.3 更改图表样式参数
① 【右键图表区域→设置坐标轴格式】调整XY轴最小值，本例分别为40，15，使得点充分展开。
② 【点击图表右上角的“+”图标-》勾选图例】 可以看到包含A,B,C三个组的图例出现了。
为了进一步美化，达到期刊发表级别要求，我们还可以尝试添加XY轴刻度，去掉多余的网格线，给图例添加边框，设置点的填充透明度等使得图表更加简洁，****有层次感和呼吸感。到此，一个分组散点图就完成了！
操作到这，小伙伴们可能会问了，要是我们的数据有很多组，上述操作就****太费劲了，还有上面的散点图很多数据点是重叠的，不能很好的查看数据实际分布密度情况。有没有解决办法呢？接下来向大家介绍python实现分组散点图和密度图的绘制方法。
二 Python： 一行命令实现分组散点密度图
数据还是上面Excel所用的数据，按照如下命令，依次导入需要的模块和数据，然后利用一条命令就可以绘制出散点密度图！只要一条命令！！！简单的是不是难以置信！此处应该有掌声！
# 导入模块
import seaborn as sns
import pandas as pd
# 导入数据
df = pd.read_csv("data.txt",sep="\t")
# 开始作图
sns.pairplot(df, hue="Group")
接下来，小伙伴们又要举手了，上面的图要是想调整下颜色，透明度，点的大小形状，标题标签样式等如何实现呢？还有上面的图好像有点重复，可不可以合并成一个散点图和密度分布图呢？数据点密集还是看不清数据的密度分布情况。怎么办，继续写代码，加入更多参数吗？要是我不会写代码如何实现呢？为此，接下来为大家推荐一个在线作图工具。
三 基因云：一键出图，百款样式随意调
进入基因云平台(www.genescloud.cn)【云图汇→组合密度图】工具，在【图表数据→文件上传】页面选择数据文件后，点击“提交绘图”，即可获得漂亮的组合密度图。进入【图表调整】页面，可以实现核密度图、回归密度图、直方密度图等多种类型图表的随意切换，分组的任意删减和排序，以及上百种样式的自由调整****。
我最喜欢的是这个功能，不用反复自己修改上传数据了！
好了，今天就和大家分享到这里，希望这些能给大家有所帮助！
