plt scatter marker用红色边框包裹标注的点

要使用红色边框包裹标注的点，可以在 `plt.scatter()` 函数中设置 `marker` 参数为 'o'（表示圆形点），并通过 `edgecolors` 参数设置边框线颜色为红色。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 1, 5, 3]

plt.scatter(x, y, marker='o', edgecolors='red')
plt.show()

这将在图形中绘制带红色边框的圆形点。你可以根据需要调整点的大小、颜色和位置等其他参数来自定义散点图。

相关问题

plt.scatter(X_rec[:,0],X_rec[:,1],marker="o",label="Approximation",facecolors="none",edgecolors="r",s=15)

### 回答1：
这是使用 matplotlib 库绘制散点图的代码。其中，X_rec[:,0] 和 X_rec[:,1] 分别表示X矩阵经过主成分分析后得到的第一维和第二维的数据。marker="o" 表示使用圆形作为散点的形状，label="Approximation" 表示给这个散点图添加一个标签为"Approximation"。facecolors="none" 表示散点不填充颜色，edgecolors="r" 表示散点边框颜色为红色，s=15 表示散点的大小为15个单位。

### 回答2：
以上代码是使用matplotlib库中的scatter函数绘制散点图的一种方式。该函数接受三个参数，分别是X_rec[:,0]、X_rec[:,1]和label。

X_rec[:,0]表示从矩阵X_rec中取出所有行的第0列数据，X_rec[:,1]表示取出所有行的第1列数据。绘制散点图时，第0列数据作为横坐标，第1列数据作为纵坐标。

marker="o"表示使用圆形作为散点图的标记形状。

label="Approximation"用于给散点图添加标签，将图例中对应的图标描述为"Approximation"。

facecolors="none"表示散点图的颜色为空，即不填充颜色。

edgecolors="r"表示散点图的边框颜色为红色。

s=15表示散点图的大小为15。

综上所述，以上代码会绘制一个由红色圆点组成的散点图，横坐标为X_rec矩阵的第0列数据，纵坐标为X_rec矩阵的第1列数据。散点图的大小为15，并在图例中添加一个标记为"Approximation"的红色圆点。

### 回答3：
这段代码实现了使用散点图绘制数据点的功能。其中，plt.scatter函数是Matplotlib库中的一个绘图函数，用于绘制散点图。

plt.scatter的参数解释如下：
- X_rec[:,0]是X_rec数组中的第一列数据，表示散点图的横坐标。
- X_rec[:,1]是X_rec数组中的第二列数据，表示散点图的纵坐标。
- marker="o"表示散点图的数据点采用圆圈的形式进行绘制。
- label="Approximation"表示对散点图数据进行标签，标记为"Approximation"。
- facecolors="none"表示散点图数据点的内部填充颜色为无色，即透明的。
- edgecolors="r"表示散点图数据点的边框颜色为红色。
- s=15表示散点图数据点的大小为15个单位。

这段代码的作用是将X_rec数组中的数据点映射到二维坐标系中，并以散点图的形式进行展示。图中的每个数据点以圆圈的形式呈现，大小为15，颜色为空心红色且具有红色边框。图中标注的标题为"Approximation"，用于表示这个散点图是对某个近似值的点集合进行绘制。通过绘制散点图，我们可以直观地观察和分析数据点的分布情况和相互关系。