python散点图原理

散点图是用来展示两个变量之间关系的一种图表。在 Python 中，可以使用 matplotlib 库来绘制散点图。具体原理如下：

1. 创建一个空白的画布（figure）和一个绘图区域（subplot）。

2. 在绘图区域内添加散点图（scatter），并设置数据点的横坐标和纵坐标。

3. 可以通过设置散点的大小、颜色、形状等属性来呈现更多信息。

4. 可以添加标题、坐标轴标签、图例等元素来增加图表的可读性。

以下是一个简单的 Python 代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

# 创建画布和绘图区域
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制散点图
ax.scatter(x, y, s=50, c='b', alpha=0.5)

# 添加标题和坐标轴标签
ax.set_title('Scatter Plot')
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')

# 显示图表
plt.show()

这段代码将生成一个包含 100 个数据点的散点图，并显示在屏幕上。

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plt.fill_between(x=range(7), y1=0, y2=t_average, facecolor='royalblue', alpha=0.7)
plt.fill_between(x=range(7), y1=t_average, y2=distance, facecolor='cornflowerblue', alpha=0.3)

其中，x为横坐标，y1为填充下界，y2为填充上界，facecolor为填充颜色，alpha为填充透明度。

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首先，你需要安装`descartes`库，如果还没有安装可以使用pip安装：

pip install descartes

然后，你可以创建一个函数来生成五角星的数据，接着在散点图上用这些数据点作为顶点绘制。

这是一个示例代码片段：

import matplotlib.pyplot as plt
from descartes import PolygonPatch
import numpy as np

def draw_star(x, y, size=1):
    t = np.linspace(0, 2*np.pi, num=5)
    x_star = x + size * np.cos(t)
    y_star = y + size * np.sin(t)
    return [(x_, y_) for t_ in t for x_, y_ in zip(x_star, y_star)]

# 创建五角星数据
x, y = [0], [0]
size = 10  # 五角星大小
star_points = draw_star(x, y, size)

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(*zip(*star_points), s=size*100, color='red')  # 散点标记
patch = PolygonPatch(star_points, facecolor='none', edgecolor='blue', alpha=0.5)  # 绘制边框
ax.add_patch(patch)

plt.show()

在这个例子中，我们先定义了一个`draw_star`函数，它接收坐标`(x, y)`和大小`size`，然后按照五角星的几何原理计算出各个顶点的位置。然后我们将这些顶点添加到散点图的`scatter`函数中，并在图上添加了一个表示五角星边界的`PolygonPatch`。