plt.scatter(x,series)画出来的图字体太大，点太大怎么办

可以通过修改plt.scatter函数中的s参数来改变点的大小，例如：plt.scatter(x, series, s=20)，这样点的大小就会变小。另外，可以通过调整matplotlib的全局字体大小来改变图中文字的大小，例如：plt.rcParams.update({'font.size': 12})。

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plt.scatter(x,y1) plt.scatter(x,y2) plt.scatter(x,y3)是什么意思

这段代码使用matplotlib库绘制散点图。其中，x是数据点的横坐标，y1、y2、y3是三组数据点的纵坐标。plt.scatter(x,y1)表示绘制一组数据点，plt.scatter(x,y2)表示绘制另一组数据点，plt.scatter(x,y3)表示绘制第三组数据点。每组数据点的横坐标都是相同的x值，但纵坐标不同，因此可以在同一张图上比较不同数据点之间的关系。

示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.random.rand(10)
y1 = np.random.rand(10)
y2 = np.random.rand(10)
y3 = np.random.rand(10)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y1)
plt.scatter(x, y2)
plt.scatter(x, y3)

# 显示图像
plt.show()

plt.scatter颜色参数画散点图

在Python的matplotlib库中，`plt.scatter()`函数用于绘制散点图，其中颜色参数是非常重要的部分。你可以通过设置`c`（color）参数来控制每个数据点的颜色。`c`可以接受多种类型的值：

1. **单色**：如果你想要所有点都是一种固定颜色，可以直接传递颜色名称字符串（如'blue'），或者RGB、HEX代码。

2. **数组**：如果想根据另一个变量的数据给点着色，可以传入一个数值数组，matplotlib会根据这个数组的值对应地选择颜色。例如，`c=data[:, 0]`，假设data是一个二维数组，第一列是你想用来决定颜色的数据。

3. **颜色映射**：可以使用colormap（比如`plt.cm.hot`）将连续的数据映射到颜色空间，形成渐变效果。这时，通常需要配合`norm`参数调整颜色范围。

4. **标记颜色**：如果你想根据类别来区分点的颜色，可以用`categorical`标记系统，提供颜色列表和类别标签。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 示例数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
colors = np.random.rand(100)  # 或者其他根据数据分配的颜色

plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis')  # 使用viridis colormap
plt.colorbar()  # 显示颜色条
plt.show()