把scatter中的点处理成实心的

要把scatter中的点处理成实心的，你可以使用matplotlib的scatter函数的marker参数，将其设置为一个实心的形状，比如'o'。具体代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.scatter(x, y, marker='o', facecolors='none', edgecolors='blue')
plt.show()

其中，marker参数设置为'o'，facecolors参数设置为'none'，edgecolors参数设置为'blue'，这样就可以将scatter中的点变成实心的了。

相关问题

2．提取数据集state.x77前15行数据，做出人口和收入的散点图，作图要求：←(1）分别添加横纵坐标轴标签为Population和Incomer (2）点用黑色的实心点，将各州的名称标注在每个点右方（蓝色，粗斜体）+(3）用红色圆圈标出收入最高的点＋

首先，为了完成这个任务，我们需要假设你正在使用的是一种支持数据分析和绘图的编程语言，比如Python的Pandas库用于数据处理，Matplotlib或Seaborn用于绘制图表，以及如Plotly或Bokeh等可视化库用于更复杂的图形定制。这里是一个示例步骤：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设state.x77是一个包含人口（Population）和收入（Income）的数据集
# 由于实际数据不存在，这里我们直接创建一个简单的DataFrame举例
data = {
    'Population': [float(i) for i in range(1, 16)],
    'Income': [i * 1000 for i in range(1, 16)]
}
df = pd.DataFrame(data, index=range(1, 16))

# 提取前15行数据
first_15_rows = df.head(15)

# (1) 创建散点图
plt.scatter(first_15_rows['Population'], first_15_rows['Income'])

# 添加坐标轴标签
plt.xlabel('Population', fontsize=14)
plt.ylabel('Income', fontsize=14)

# (2) 标注点和州名
for index, row in first_15_rows.iterrows():
    plt.annotate(row['State_Name'] + ' (' + str(index) + ')', xy=(row['Population'], row['Income']), 
                 color='blue', ha='right', va='bottom', rotation=45, weight='bold')

# (3) 标记收入最高的点（这里假设"Income"列就是收入最高）
max_income_index = first_15_rows['Income'].idxmax()
plt.scatter(first_15_rows.loc[max_income_index, 'Population'], 
            first_15_rows.loc[max_income_index, 'Income'], marker='o', color='red', s=100) # 使用红色圆圈标记

# 显示图形
plt.title('Scatter Plot of Population vs Income')
plt.show()

注意：在这个例子中，`df`是一个简化的数据框，你需要替换它为实际的`state.x77`数据集，并且`State_Name`应该是实际的州名字段。如果你有具体的代码或数据格式，我可以给出更准确的帮助。