Plt.scatter（）函数⽤法
函数原型：
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)
参数解释：
x，y：绘制散点图的数据点。
s：是⼀个实数或者是⼀个数组⼤⼩为(n,)，s越⼤，在图中，这个点就被表征得越⼤。
c：表⽰的是颜⾊，也是⼀个可选项。默认是蓝⾊'b'，表⽰的是标记的颜⾊，或者可以是⼀个表⽰颜⾊的字符，或者是⼀个长度为n的表⽰颜⾊的序列等等，感觉还没⽤到过现在不解释了。但是c不可以是⼀个单独的RGB数字，也不可以是⼀个RGBA的序列。可以是他们的2维数组（只有⼀⾏）。
marker：表⽰的是标记的样式，默认的是'o'。
cmap:Colormap实体或者是⼀个colormap的名字，cmap仅仅当c是⼀个浮点数数组的时候才使⽤。如果没有申明就是ap
norm:Normalize实体来将数据亮度转化到0-1之间，也是只有c是⼀个浮点数的数组的时候才使⽤。如果没有申明，就是默认为colors.Normalize。
vmin,vmax：实数，当norm存在的时候忽略。⽤来进⾏亮度数据的归⼀化。
alpha：实数，0-1之间。#暂时还没⽤过
linewidths：也就是标记点的长度。
⽂档参考：
简单⽰例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#产⽣测试数据
x = np.arange(1,10)
用subplot函数y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
#设置标题
ax1.set_title('Scatter Plot')
#设置X轴标签
plt.xlabel('X')
#设置Y轴标签
plt.ylabel('Y')
#画散点图
sValue = x*40
ax1.scatter(x,y,s=sValue,c='r',marker='x')  #设置图标
plt.legend('x1')
#显⽰所画的图
plt.show()
参考：

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