绘制散点图，颜色指定为蓝色，用'*'作为标记，标签为正态分布

绘制散点图通常是在统计绘图或数据可视化中的一种常见操作，特别是在描述两个变量之间的关系时。如果你想用Python的Matplotlib库来实现这个需求，可以参考以下步骤：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设我们有两组随机生成的数据
x = np.random.normal(size=100)
y = np.random.normal(size=100)

# 创建一个新的图形
plt.figure()

# 使用scatter函数创建散点图，color参数设置为蓝色，marker参数设置为'*'
plt.scatter(x, y, color='blue', marker='*')

# 添加轴标签和图表标题
plt.xlabel('X - 正态分布')
plt.ylabel('Y - 正态分布')
plt.title('正态分布散点图')

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，`numpy.random.normal`用于生成正态分布的随机数，然后用`scatter`函数将它们绘制成散点，并通过`color`和`marker`参数定制样式。

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绘制散点图,颜色指定为蓝色,用 * 作为标记,标签为正态分布

绘制散点图通常是在数据可视化中表示两个变量之间的关系，比如x轴和y轴的数据点。在许多编程语言如Python（matplotlib库）、R、Matlab等中，你可以按照以下步骤创建一个蓝色散点图，每个数据点使用星号(*)作为标记，并添加相应的标题（这里假设标题是“正态分布”）：

1. Python (matplotlib)示例:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一些模拟的正态分布数据
x = np.random.randn(50)
y = np.random.randn(50)

# 使用蓝色星号作为标记
plt.scatter(x, y, color='blue', marker='*')

# 添加标签
plt.title('正态分布')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')

# 显示图形
plt.show()

2. R语言示例:

library(ggplot2)
set.seed(42)  # 为了保证结果可复制
df <- data.frame(x=rnorm(50), y=rnorm(50))
ggplot(df, aes(x=x, y=y)) +
  geom_point(color="blue", shape=21)  # 星号对应shape值为21
ggsave("normal_distribution.png")  # 保存图片

在这个例子中，"正态分布"通常是通过改变数据生成的方式模拟的，如果需要显示真实的正态分布曲线，还可以加上核密度估计(kde)。