seaborn scatterplot调整点的颜色

Seaborn 是一个基于 matplotlib 的 Python 数据可视化库，它提供了一个高级界面用于绘制吸引人的统计图形。使用 seaborn 的 scatterplot 函数可以创建散点图。调整点的颜色可以通过多种方式实现，其中一种是通过一个颜色参数来指定一个具体的颜色，另一种是通过一个映射变量来对点进行颜色分类。

例如，如果你想给散点图中的点指定一个固定的颜色，可以这样做：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设 x 和 y 是你要绘制的数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 1.5, 4, 3.5, 3]

# 使用 scatterplot 创建散点图，并指定点的颜色为蓝色
sns.scatterplot(x=x, y=y, color='blue')
plt.show()

如果你想根据数据集中的某个变量来改变点的颜色，可以使用 `hue` 参数：

# 假设类别变量 category 指定了每个点的类别
category = ['A', 'B', 'A', 'B', 'A']

# 使用 scatterplot 创建散点图，并根据类别变量给点着色
sns.scatterplot(x=x, y=y, hue=category)
plt.show()

在这个例子中，如果 `category` 变量中有两个类别（比如 'A' 和 'B'），那么散点图会自动为这两类数据选择不同的颜色。