fig, ax = plt.subplots() plt.scatter(x, y,c=z, s=20,cmap='Spectral')

这段代码可以用来绘制散点图，其中 x 和 y 分别是散点的横坐标和纵坐标，z 是散点的颜色，s 是散点的大小。cmap 参数用来指定颜色映射，这里使用的是 'Spectral'，表示采用彩虹色的颜色映射。plt.subplots() 用于创建一个包含单个轴的图像，返回一个元组，第一个元素是图像对象，第二个元素是轴对象。在这里，我们将 ax 对象赋值给变量 ax，方便后续对图像的操作。

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import matplotlib.pyplot as plt x_1=range(1,6) y_1=[x**3 for x in x_1] fig,ax=plt.subplots() ax.scatter(x_1,y_1,c=y_1,camp=plt.cm.Blues,s=3) plt.show()

这是一段使用 Matplotlib 库的 Python 代码，用于绘制散点图。代码中，使用了 range 函数和列表解析式生成了 x 坐标轴上的数据，使用了列表解析式生成了 y 坐标轴上的数据。然后，使用 subplots 函数创建一个图像和一个坐标系对象，使用 scatter 函数在坐标系中绘制散点图，其中 c 参数指定了散点的颜色，s 参数指定了散点的大小。最后，使用 show 函数显示图像。

如果您有任何关于 Matplotlib 库或者数据可视化的问题，我可以帮您解答。

fig,ax = plt.subplots() ax.scatter(*data,color='blue',edgecolor='white');的分析

这段代码使用Matplotlib库创建了一个散点图，其中data是包含x和y坐标的数组，使用scatter()函数来绘制这个散点图。color参数指定了散点的颜色，这里是蓝色，而edgecolor参数指定了散点边缘的颜色，这里是白色。代码中的*data可以将数组data中的x和y坐标分别传递给scatter()函数中的两个参数，即x和y。fig,ax = plt.subplots()则是创建一个新的图形窗口，并返回一个包含figure和axes对象的元组，同时将这两个对象分别赋值给fig和ax变量，方便后续对图形进行操作和控制。