讲解一下plt.scatter的用法

plt.scatter()函数用于绘制散点图，通过两个变量x和y来确定每个点的位置。散点图可以根据不同的要求设置不同的参数，包括大小和颜色。

该函数的用法如下：
plt.scatter(x, y, s=None, c=None)
其中，x为x轴上的数据，y为y轴上的数据。s参数控制了散点的大小，c参数控制了散点的颜色。

s参数可以是一个数字或者一个数组，用于指定散点的大小。如果s是一个数字，则所有的散点的大小都是相同的；如果s是一个数组，则可以根据具体需求为每个散点指定不同的大小。

c参数可以是一个颜色名称、一个颜色的缩写、一个表示颜色的RGB值或者一个表示颜色的序列。如果c是一个颜色名称或者颜色的缩写，则所有的散点都使用相同的颜色；如果c是一个表示颜色的RGB值或者序列，则可以为每个散点指定不同的颜色。

通过设置不同的参数，可以根据具体需求绘制出不同样式的散点图，从而更好地展示数据的分布情况。

你可以参考以下链接了解更多关于plt.scatter()函数的详细用法和示例：
https://blog.csdn.net/m0_37393514/article/details/81298503
https://www.jianshu.com/p/1e84915c7c30<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python matplotlib:plt.scatter() 大小和颜色参数详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38559346/12853323)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [plt.scatter()详解](https://blog.csdn.net/weixin_45048521/article/details/119319629)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]