绘制有500行的二维随机数组，使散点大小可以反映x值离原点的距离，透明度为0.7，散点形状为五角形，颜色为绿色

为了绘制这样的二维随机数组，我们可以使用Python的数据可视化库如matplotlib，结合numpy生成数据，并利用scatter函数设置各种属性。下面是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置随机数种子以便于复现结果
np.random.seed(0)

# 生成500行的二维随机数组
data = np.random.randn(500, 2)  # 每一行代表一个点的(x, y)坐标

# 计算每个点到原点的距离（欧氏距离）
distances = np.linalg.norm(data, axis=1)

# 创建一个新的图并设定背景透明度
fig, ax = plt.subplots(facecolor=(1, 1, 1, 0.8))  # 透明度设为0.8
ax.set_facecolor('none')  # 确保图形背景不会影响颜色显示

# 根据距离大小调整散点大小、形状和颜色
sc = ax.scatter(data[:, 0], data[:, 1],
                c='green',   # 绿色
                s=distances * 10,  # 散点大小与距离成正比
                marker='5',  # 设置五角星形状
                alpha=0.7,   # 透明度设为0.7
                edgecolors='face')

# 添加颜色条，方便理解颜色对应的距离
cbar = fig.colorbar(sc, ax=ax)
cbar.set_label('Distance from origin')

plt.show()