ax.scatter散点图的颜色

在Matplotlib库中，`ax.scatter()`函数用于创建散点图。如果你想要控制散点的颜色，可以通过设置`c`（color）参数来指定。`c`参数接受多种类型的数据：

1. **单个颜色**: 如果颜色是单一的颜色，如字符串('red')、RGB tuple((1, 0, 0))、HTML颜色名称('#FF0000')或浮点数（对应于HSV颜色空间），那么所有点将使用该颜色。

2. **列表或数组**: 如果提供的是一个列表或数组，长度应等于点的数目，每个元素对应一个点的颜色。例如，`c=[‘r’, ‘g’, ‘b’]` 或 `c=np.random.rand(len(x), len(y))`，其中x和y分别是点的坐标。

3. **颜色映射**: 你可以通过传递matplotlib的颜色映射名称（如'magma'、'viridis'等）来自动为点分配颜色，或者使用` ListedColormap`或`LinearSegmentedColormap`实例。例如，`cmap=plt.cm.Blues`。

4. **分类信息**: 如果你的数据有类别信息，可以传入分类数组或标签，然后使用`cmap`配合`scatter`的`c`和`s`参数，以便根据类别分别着色。比如，`c=data['category'], cmap='viridis', s=data['size'] * 100`。

以下是基本的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)
colors = np.random.rand(100)

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis')

plt.show()

在这个例子中，散点的颜色会由`colors`数组中的随机浮点数确定，并使用`viridis`颜色映射显示。