python scatter函数用法
    Python中的scatter函数是一个用于绘制散点图的函数。散点图是一种描述两个变量之间关系的图表类型，其中每个点代表一个数据点，其在水平和垂直轴上的位置分别对应不同的变量值。scatter函数的用法如下：
    1. 导入相关的库和模块：
    ```python
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    ```
    2. 准备数据：用subplot函数
    ```python
    x = np.random.randn(100)
    y = np.random.randn(100)
    ```
    3. 绘制散点图：
    ```python
    plt.scatter(x, y)
    plt.show()
    ```
    这将绘制一个包含100个随机数据点的散点图。
    除了基本的散点图之外，scatter函数还可以根据数据点的属性进行不同的标记和颜。例如，可以使用不同的颜和标记来表示不同的数据点类型。
    以下是一个使用不同颜和标记绘制散点图的例子：
    ```python
    colors = np.random.rand(100)
    sizes = 1000 * np.random.rand(100)
    plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.5)
    lorbar()
    plt.show()
    ```
    该例子中，我们使用随机生成的颜和大小来表示不同的数据点类型，使用alpha参数来设置点的透明度。我们还使用colorbar函数添加一个颜条来解释颜的含义。
    scatter函数还可以用于在3D空间中绘制散点图，使用方式与2D散点图类似，只需将数据
点的位置指定为三个坐标轴的值即可。
    这是一个使用scatter函数绘制3D散点图的例子：
    ```python
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
    x = np.random.randn(100)
    y = np.random.randn(100)
    z = np.random.randn(100)
    colors = np.random.rand(100)
    sizes = 1000 * np.random.rand(100)
    ax.scatter(x, y, z, c=colors, s=sizes, alpha=0.5)
    plt.show()
    ```
    在这个例子中，我们使用了Matplotlib的Axes3D模块来创建一个3D坐标系，并使用scatter函数绘制了100个随机数据点。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。