Python中scatter函数参数搞懂之新手上路
一、第一次上手被挖坑
import numpy as np #把前面的东东简称为np
import matplotlib.pyplot as plt #把前面的东东简称为plt
#导入模块，并且改名称，方便使用
x = np.arange(1,10) #你也可以自己编的，比如1-9
y = x #把x的值给了y，y也是1-9
fig = plt.figure()
ax =fig.add_subplot(111)
#这是坑啊，我查了相关的资料，发现根本不是测试数据，这一步是在画坐标框和标尺
ax.set_title('Scatter Plot') #设置标题，这就是图的名字，自己就居中了
plt.xlabel('X') #设置X轴标签，感觉就打印了x在横坐标下面
plt.ylabel('Y') #设置Y轴标签，感觉就打印了y在纵坐标旁边
baozi=x #这个步骤就是把x值给了baozi(包子，哈哈），一会下面会用到baozi
ax.scatter(x,y,s=100,c='r',linewidths=baozi,marker='o') #画散点图 ，这就是画散点图的函数，这里面好多参数，一会就是围绕这个展开学习，改改改
plt.legend('x') #设置图例，一会能看到这东西
plt.show() #显示所画的图，基本上就是全部给我画出来
二、翠花，上图
三、就图开始学习，并且学习自己动一动参数
（一）最简单的参数
1、搞颜色，r代表红色，y代表黄色，搞个试试。下面这些颜色，随便上
2、搞形状，marker代表形状，0代表圆圈，我改成星星的。下面这些形状，随便上
3、搞图例，图例不是x么，我该成W，好像只能显示首字母，不科学啊，这个还要继续学习
四、结束了，可以看看理论，继续提升
全网都是这个图，新手感觉根本没讲明白啊，所以我还找到了一个，凑合看吧，感觉有点帮助就行
参数：
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x，y：表示的是shape大小为(n,)的数组，也就是我们即将绘制散点图的数据点，输入数据。
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s：表示的是大小，是一个标量或者是一个shape大小为(n,)的数组，可选，默认20。
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c：表示的是色彩或颜色序列，可选，默认蓝色’b’。但是c不应该是一个单一的RGB数字，也不应该是一个RGBA的序列，因为不便区分。c可以是一个RGB或RGBA二维行数组。
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marker：MarkerStyle，表示的是标记的样式，可选，默认’o’。
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cmap：Colormap，标量或者是一个colormap的名字，cmap仅仅当c是一个浮点数数组的时候才使用。如果没有申明就是image.cmap，可选，默认None。
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norm：Normalize，数据亮度在0-1之间，也是只有c是一个浮点数的数组的时候才使用。如果没有申明，就是默认None。
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vmin，vmax：标量，当norm存在的时候忽略。用来进行亮度数据的归一化，可选，默认None。
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alpha：标量，0-1之间，可选，默认None。
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linewidths：也就是标记点的长度，默认None。
五、感谢以下博客的提供的参考
标题：plt.scatter()函数解析（最清晰的解释）
作者：我是管小亮
标题：Python——plt.scatter各参数详解
作者：鱼圆（转载的好像）