matplotlib.pyplot中scatter里的参数详细使用教程

好的，关于matplotlib.pyplot中scatter函数的参数使用教程，请参考以下内容：

1. x, y：数据点的横纵坐标。可以是NumPy数组或其他序列类型。

2. s：标量或数组- 散点的大小。

3. c: 颜色或序列- 散点的颜色。可以是单个颜色，也可以是一个序列对应每个数据点的颜色。

4. alpha：标量- 散点透明度。范围是0（完全透明）到1（完全不透明）。

5. marker：字符串或Path对象- 散点形状。支持很多不同的形状，如圆形（'o'），正方形（'s'），三角形（'^'），十字形（'+'），叉形（'x'），以及自定义的Path对象。

6. cmap：Colormap或字符串- 用于将数值转换为颜色映射的Colormap。如果c不是一个单独的值，则cmap应该为一个序列，每个值对应于c的一个数据点。

7. norm：Normalize- 用于将数值转换为颜色映射值的归一化对象。

8. vmin和vmax：标量- 用于标志颜色映射的最小和最大值。如果vmin和vmax未指定，默认值是数据中的最小和最大值。

这些参数允许您在散点图中使用各种不同的颜色，大小和形状，以准确指示您的数据。希望这个教程帮助您更好地了解scatter函数的使用方法。

相关问题

matplotlib.pyplot.scatter

matplotlib.pyplot.scatter 是 matplotlib 库中用来绘制散点图的函数。它接受两个数组作为参数，分别表示 x 和 y 轴上的数据。用户可以通过其他参数来指定散点图的样式，如颜色、大小等。

matplotlib.pyplot中的legend()函数使用

说明：

该函数为图例函数，可以将图中不同的线条、散点等加入到图例中，方便说明图中各条数据的意义和含义。

具体使用方法：

首先需要导入matplotlib库，并将其命名为plt：

import matplotlib.pyplot as plt

然后，在画图时给每个线条或散点等添加label属性，并使用plt.legend()函数来添加图例，如下所示：

plt.plot(x1, y1, label='line1')
plt.plot(x2, y2, label='line2')
plt.scatter(x3, y3, label='scatter3')
plt.legend()

其中，x1、y1、x2、y2、x3、y3分别为图中的数据序列，label属性为每个线条/散点等添加标签。配置完毕图例后，使用plt.show()函数显示图形即可。

另外，legend()函数还有一些其他的参数可供设置，如图例的位置、透明度、边框等，具体可参考matplotlib官方文档：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.legend.html。