scatter函数的学习与使用

matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, , data=None, *kwargs)

scatter是一个很可爱的绘图函数，可以画出随机分布的散点图。
首先对其中的各个变量进行介绍。

• x,y：表示数据的位置
• s：表示图形的大小
• c：表示颜色或颜色序列，可能的情况如下：
  1. 单一颜色
  2. 颜色序列
  3. 使用cmap映射到颜色的序列数
  4. 一个行为RGB的2-D数组
• marker：绘出的图形的形状，具有多种风格

详情可以参考：https://matplotlib.org/devdocs/api/markers_api.html#module-matplotlib.markers

• cmap：默认为no
• norm：描述数据亮度，默认为no
• vmin，vmax：亮度设置，默认为no
• alpha：范围为0-1
• linewidths：描边的宽度
• edgecolors：描边颜色

接下来我们使用该函数绘制散点图。
在绘制散点图时，图像的位置、大小、颜色都随机。
在这里用到随机数函数：

numpy.random.rand()　生成[0, 1)间随机数
numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)函数：
生成一个(d0d1 …* dn)维位于[0, 1)中随机样本

>>> from numpy import *
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> n=100
>>> x=np.random.rand(n)
>>> y=np.random.rand(n)
>>> s=(30*np.random.rand(n))**2
>>> color=np.random.rand(n)
>>> plt.scatter(x,y,s,c=color,alpha=0.5,marker=("v"))
<matplotlib.collections.PathCollection object at 0x114ad7f50>
>>> plt.show()

最终结果展示：