numpy使用matplotlib画出最高气温最低气温最高湿度最低湿度的散点图

在Python中，你可以使用NumPy处理数据，然后通过Matplotlib创建可视化图表。假设你有一个包含最高气温、最低气温、最高湿度和最低湿度的数据数组，你可以按照以下步骤创建一个散点图：

首先，确保已经安装了`numpy`和`matplotlib`库，如果没有，可以使用pip进行安装：

pip install numpy matplotlib

接着，使用NumPy创建数据示例：

import numpy as np

# 假设你有如下数据 (每个维度代表一天)
max_temps = [30, 35, 38, 40, 37]  # 最高气温
min_temps = [20, 25, 28, 26, 29]  # 最低气温
max_humidities = [50, 55, 60, 65, 58]  # 最高湿度
min_humidities = [40, 45, 50, 48, 46]  # 最低湿度

data = {
    'Max_Temps': max_temps,
    'Min_Temps': min_temps,
    'Max_Humidities': max_humidities,
    'Min_Humidities': min_humidities
}
all_data = np.array(list(data.values()))

现在我们可以用Matplotlib的`scatter()`函数创建散点图：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))  # 创建一个新的图形窗口

# 使用颜色区分不同的数据系列
colors = ['red', 'blue'] * len(max_temps)

# 绘制散点图，第一个轴对应最高气温，第二个轴对应最低气温
plt.scatter(all_data[:, 0], all_data[:, 1], color=colors, label='Temperature')
plt.scatter(all_data[:, 2], all_data[:, 3], color=colors, label='Humidity')

# 添加标题和标签，以及图例
plt.title('Comparison of Max and Min Temperatures vs Humidity')
plt.xlabel('Temperature')
plt.ylabel('Humidity')
plt.legend()

# 显示图表
plt.show()

这个散点图将展示最高气温和最低气温的组合与最高湿度和最低湿度的组合之间的对比。