（关系型数据的可视化） 气泡图是散点图中的一种类型，可以展现三个数值变量之间的关系 之前的文章有介绍过一般的散点图都是反映两个数值型变量的关系，所以如果还想通过散点图添加第三个数值型变量的信息，一般可以使用气泡图。 气泡图的实质就是通过第三个数值型变量控制每个散点的大小，点越大，代表的第三维数值越高，反之亦然。接下来将会介绍如何通过Python绘制气泡图。

在上一篇散点图文章中，应用matplotlib模块中的scatter函数绘制了散点图，本文将继续使用该函数绘制气泡图。要实现气泡图的绘制，关键的参数是s，即散点图中点的大小，如果将数值型变量传递给该参数，就可以轻松绘制气泡图了。如果读者对该函数的参数含义还不是很了解，可以下面的参数含义说明：

下面以某超市的商品类别销售数据为例，绘制销售额、利润和利润率之间的气泡图，探究三者之间的关系： 绘图代码如下：

结果： 如上图所示，应用scatter函数绘制了分组气泡图，从图中可知，办公用品和家具产品的利润率波动比较大（因为这两类圆点大小不均）。从代码角度来看，绘图的核心部分是使用三次scatter函数，而且代码结构完全一样，如果读者对for循环掌握得比较好，完全可以使用循环的方式替换三次scatter函数的重复应用。 需要说明的是，如果s参数对应的变量值小于等于0，则对应的气泡点是无法绘制出来的。这里提供一个解决思路，就是先将该变量标准化为[0,1]，再加上一个非常小的值，如0.001。如上代码所示，最后对s参数扩大500倍的目的就是凸显气泡的大小。 遗憾的是，pandas模块和seaborn模块中没有绘制气泡图的方法或函数，故这里就不再衍生了。如果读者确实需要绘制气泡图，又觉得matplotlib模块中的scatter函数用起来比较灿琐，可以使用Python的bokeh模块，有关该模块的详细内容，可以查看官方文档。