python的scatter函数

Python中的scatter函数是matplotlib库中的一个函数，用于绘制散点图。该函数的原型为scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs) [2。该函数有多个参数，包括：
- x、y：输入点的数组，表示散点图的横坐标和纵坐标。
- s：点的大小，可以是一个数组，表示点的直径，默认为20。
- c：点的颜色，可以是一个字符串，表示单一颜色，也可以是一个二维行数组，表示多个点的颜色，默认为蓝色。
- marker：点的形状，默认为小圆圈。
- cmap：调色板，用于设置点的颜色映射。
- 其他参数包括alpha、linewidths、edgecolors等，用于设置点的透明度、边线宽度、边线颜色等属性 [2。

下面是一个使用scatter函数的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成测试数据
x = np.arange(1, 10)
y = x

# 创建图形对象
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

# 设置标题和坐标轴标签
ax.set_title('Scatter Plot')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 绘制散点图
c_value = ['r', 'y', 'g', 'b', 'r', 'y', 'g', 'b', 'r']
ax.scatter(x, y, c=c_value, marker='s')

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们导入了`numpy`和`matplotlib.pyplot`模块，并生成了测试数据x和y。然后，我们创建了一个图形对象和一个子图对象。设置了标题和坐标轴标签后，使用scatter函数绘制了散点图，其中c参数指定了每个点的颜色，marker参数指定了点的形状。最后，通过`plt.show()`显示所绘制的图形 [3。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【Python知识】可视化函数plt.scatter](https://blog.csdn.net/gongdiwudu/article/details/129947219)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [四、Python中scatter函数参数详解](https://blog.csdn.net/weixin_39541558/article/details/79972300)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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