ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o')中 marker是什么意思

在Matplotlib中，`marker`参数用于指定散点图中数据点的标记样式。通过设置`marker`参数，你可以选择不同的符号来表示数据点。

一些常用的`marker`取值：

- `'.'`：小圆点
- `'o'`：大圆点
- `'s'`：正方形
- `'+'`：加号
- `'x'`：叉号
- `'^'`：上三角形
- `'v'`：下三角形
- `'>'`：右三角形
- `'<'`：左三角形

还有其他可用的标记样式，你可以根据需要选择合适的标记。

以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 9, 16]
z = [2, 5, 10, 15]

# 绘制散点图，使用红色圆点作为标记
plt.scatter(x, y, c='r', marker='o')

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们使用`plt.scatter()`函数绘制了一个散点图。其中，`c='r'`表示使用红色作为散点的颜色，`marker='o'`表示使用大圆点作为标记。

你可以根据需要选择不同的颜色和标记样式来绘制散点图。

相关问题

ax.scatter(x, y, z, s=1, c='b', marker='.')让c按照一列数的大小显示颜色

可以通过将参数 `c` 设置为一维数组来实现让 `c` 按照一列数的大小显示颜色。具体操作如下：

1. 首先创建一个一维数组，数组中的元素数目需要与 `x`, `y`, `z` 相同，表示对应点的颜色值。
2. 将这个数组传递给 `c` 参数即可。

例如，假设我们有三个数组 `x`, `y`, `z`，和一个数组 `color`，表示每个点的颜色值，那么可以这样使用 `ax.scatter`：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 假设有三个数组 x, y, z，表示每个点的坐标，和一个数组 color，表示每个点的颜色值
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
z = np.random.rand(100)
color = np.random.rand(100)  # 随机生成一组颜色值

ax.scatter(x, y, z, c=color, s=1, marker='.')
plt.show()

这样，就可以让 `c` 按照一列数的大小显示颜色了。颜色值越大的点颜色越深，颜色值越小的点颜色越浅。

sig2 = ax.scatter(X[area], Y[area], marker=".", s=1, c="k", transform=ccrs.PlateCarree())

这段代码是用来绘制散点图的，其中X和Y是散点图的横纵坐标，area则是指定哪些散点需要被绘制，marker指定散点的形状，s指定散点的大小，c指定散点的颜色，transform则是指定绘图的坐标系。这里使用的是ccrs.PlateCarree()，表示使用等距圆柱投影。最后，该代码返回的是一个scatter对象ax。