import random as rng import matplotlib.pyplot as plt

这是Python中导入random库并将其重命名为rng，同时导入matplotlib库中的pyplot模块并将其重命名为plt的语句。random库提供了生成随机数的函数，而matplotlib库则可以用于数据可视化。通过导入rng和plt，可以使用它们提供的函数来完成各种任务，如生成随机数和绘制图表等。

相关问题

plt.scatter控制散点的边缘宽度

要控制散点的边缘宽度，可以使用参数linewidths或lw。这两个参数用于指定散点的边缘线宽度。

下面是一个示例代码，演示如何使用plt.scatter控制散点的边缘宽度：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

rng = np.random.RandomState(0)
x = rng.randn(100)
y = rng.randn(100)
sizes = 100 * rng.rand(100)

plt.scatter(x, y, s=sizes, linewidths=2, edgecolors='black')

plt.show()

在这个例子中，我们使用了参数linewidths=2来设置散点的边缘线宽度为2个像素。你可以根据需要调整这个值来控制边缘的宽度。

plt.scatter怎么设置散点的大小

在使用 plt.scatter 函数创建散点图时，可以通过 s 参数来设置散点的大小。s 参数可以是一个标量，表示所有散点的大小相同；也可以是一个数组，表示每个散点的大小不同。例如，可以使用以下代码将散点的大小设置为一个随机数组：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

rng = np.random.RandomState(0)
x = rng.randn(100)
y = rng.randn(100)
sizes = 1000 * rng.rand(100)  # 生成一个随机数组，表示每个散点的大小不同
plt.scatter(x, y, s=sizes, alpha=0.3, cmap='viridis')
plt.colorbar()

在上面的代码中，sizes 是一个长度为 100 的数组，表示每个散点的大小。其中，1000 表示散点的最大大小，rng.rand(100) 生成一个长度为 100 的随机数组，表示每个散点的大小比例。通过这种方式，可以让散点的大小与数据的某些属性相关联，从而更好地展示数据的特征。