echart中scatter自动吸附功能

在 ECharts 中，scatter 图表默认不支持自动吸附功能。但是，你可以通过一些方式实现这个功能。

一种方式是使用 echarts-gl，它是 ECharts 的 WebGL 扩展，可以支持更多的图表类型，包括点云图。点云图是一种类似散点图的图表，但是支持更高密度的数据展示，同时也支持一些交互功能，如自动吸附。

另一种方式是使用自定义插件。ECharts 支持通过编写插件的方式扩展图表功能，你可以通过编写一个自定义插件来实现自动吸附功能。具体实现方式可以参考 ECharts 官方文档中的插件开发部分。

需要注意的是，自动吸附功能需要在图表中添加一些额外的交互逻辑，可能会影响图表性能和用户体验，因此需要慎重考虑是否真正需要这个功能，并且进行充分的测试和优化。

相关问题

pytorch中scatter

在PyTorch中，scatter函数用于将一个张量的值按照指定的索引分散到另一个张量中。它的用法如下：

torch.scatter(input, dim, index, src)

其中，`input`是输入张量，`dim`是指定的维度，`index`是用于指定分散位置的索引张量，`src`是用于指定分散值的源张量。

下面是一个示例：

import torch

# 创建一个输入张量
input = torch.tensor([[1, 2,3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 创建一个索引张量
index = torch.tensor([[0, 1, 2], [2, 1, 0]])

# 创建一个源张量
src = torch.tensor([[10, 20, 30], [40, 50, 60]])

# 使用scatter函数进行分散操作
output = torch.scatter(input, 0, index, src)

print(output)

输出结果为：

tensor([[10, 20, 30],
        [ 4, 50, 60],
        [40,  8,  9]])

这里的`input`张量是一个3x3的矩阵，`index`张量是一个2x3的矩阵，`src`张量是一个2x3的矩阵。通过scatter函数，将`src`中的值按照`index`中的索引分散到`input`中的指定位置，得到输出张量`output`。

matlab中scatter

在Matlab中，scatter函数用于创建散点图。它可以根据提供的数据绘制散点，并可以选择是否使用填充的标记。在scatter函数中，可以指定x轴和y轴的数据，以及可选的标记形状、填充颜色和大小。例如，可以使用scatter(x, y)来创建一个简单的散点图，其中x和y是一组数据点的向量。

另外，还可以使用scatter函数的其他参数来控制散点的样式。例如，可以使用filled选项来填充标记，如scatter(x, y, 'filled')。还可以使用不同的颜色来填充每个标记，可以通过提供一个颜色向量来实现，如scatter(x, y, sz, c, 'filled')，其中sz是标记的大小，c是一个与标记对应的颜色向量。

总结起来，scatter函数在Matlab中用于创建散点图，可以根据提供的数据绘制散点，并可以选择使用不同的标记形状、填充颜色和大小来定制散点图的样式。