解读：●散点图将所有的数据以点的形式展现在平面直角坐标系上，用于展示数据集的整体情况，帮助我们分析两个变量之间的相关性，或找出趋势和规律。如果两个变量的散点看上去都在一条直线附近波动，则称变量之间是线性相关的。 ●绘制散点图： pyplot . scatter ( x , y , s = None , c = None , marker = None , cmap = None ,..) · x , y ：点的坐标。 · s ：点的面积，单位为1/72英寸。各点面积可以不同。● marker ：点的形状标记，默认为' o '圆圈。 ■ c ：点的颜色，各点颜色可以不同。 cmap ：用于将 c 中标量数据（放在一个类似数组中，表示各点某种属性的数据）,映射到颜色的色图 Colormap 实例。色图实例有： Greys 、 Reds 、 Greens 、 Blue s 、 brg 、 jet 、 rainbow 等，默认为 viridis 。

这段文字是关于散点图的基本概念和绘制方法的介绍。散点图是一种用于展示数据集整体情况的图形，可以帮助分析两个变量之间的相关性，或找出趋势和规律。如果两个变量的散点看上去都在一条直线附近波动，则称变量之间是线性相关的。

在使用 pyplot 的 scatter 函数绘制散点图时，需要指定点的坐标 x 和 y，以及点的面积 s、形状标记 marker、颜色 c，以及用于映射颜色的色图 Colormap 实例 cmap。

其中，s 参数表示点的面积，单位为 1/72 英寸，各点面积可以不同；marker 参数表示点的形状标记，默认为圆圈；c 参数表示点的颜色，各点颜色可以不同；cmap 参数用于将 c 中标量数据（放在一个类似数组中，表示各点某种属性的数据）映射到颜色的色图 Colormap 实例。常用的色图实例有 Greys、Reds、Greens、Blues、brg、jet、rainbow 等，其中默认为 viridis。

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将直角坐标系中的点转到极坐标下并绘制散点图

可以使用MATLAB中的 `cart2pol()` 函数将直角坐标系下的点转换为极坐标系下的点，并使用 `scatter()` 函数绘制散点图。以下是一个示例代码：

% 生成随机的直角坐标系下的点
x = randn(100, 1);
y = randn(100, 1);

% 将直角坐标系下的点转换为极坐标系下的点
[rho, theta] = cart2pol(x, y);

% 绘制极坐标系下的散点图
figure;
scatter(theta, rho);
title('极坐标系下的散点图');
xlabel('极角（弧度制）');
ylabel('极径');

这段代码将生成一个随机的直角坐标系下的点，并将它们转换为极坐标系下的点，最后绘制一个极坐标系下的散点图。您可以根据需要调整点的数量、位置和范围等参数。

matplotlib绘制散点图如何将各点坐标显示在图上

在matplotlib中，可以使用annotate()函数将文本注释添加到散点图中的每个数据点上。

具体步骤如下：

1. 创建散点图

2. 遍历每个数据点，并使用annotate()函数添加文本注释

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建散点图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 8, 6, 4, 2]
plt.scatter(x, y)

# 添加数据点的坐标文本注释
for i in range(len(x)):
    plt.annotate(f'({x[i]}, {y[i]})', xy=(x[i], y[i]), textcoords='offset points', xytext=(0,10), ha='center')
    
plt.show()

在上面的示例代码中，`annotate()`函数的参数如下：

- `s`：要添加的文本注释内容，这里使用了f-string格式化字符串，将数据点的坐标表示为文本注释。

- `xy`：被注释的数据点的坐标

- `textcoords`：文本注释的位置设置，这里设置为相对于被注释点的偏移量（offset points）

- `xytext`：文本注释的偏移量，这里设置为在被注释点的正上方10个像素

- `ha`：水平对齐方式，这里设置为居中对齐

运行上述代码，即可在散点图上看到每个数据点的坐标文本注释。