一、plt.scatter简介

plt.scatter是matplotlib库中用于绘制散点图的函数，能够将两组数据组合起来，形成横纵坐标，用点的形式展现出来。其中，横坐标为一组数据中的每个元素，纵坐标为另一组数据中的每个元素。

二、plt.scatter参数介绍

plt.scatter函数有以下几个常用参数：

1. x：用于指定散点图中横坐标的数据。
2. y：用于指定散点图中纵坐标的数据。
3. s：用于指定散点的大小。
4. c：用于指定散点的颜色。
5. alpha：用于指定散点的透明度。
6. marker：用于指定散点的形状。

三、使用plt.scatter绘制散点图

下面是一个简单的使用plt.scatter绘制散点图的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
# 假设有两组数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 1, 5, 4]
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
# 显示图像
plt.show()

代码输出的散点图的横坐标为1~5，纵坐标为2、3、1、5、4，如图：

四、指定颜色和形状

除了默认的散点图颜色和形状，plt.scatter还可以通过c和marker参数来指定散点的颜色和形状。 下面是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
# 假设有两组数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 1, 5, 4]
# 绘制散点图，并指定颜色和形状
plt.scatter(x, y, c=['r', 'g', 'b', 'y', 'k'], marker='o')
# 显示图像
plt.show()

代码输出的散点图的横坐标为1~5，纵坐标为2、3、1、5、4，每个点的颜色和形状分别为['r', 'g', 'b', 'y', 'k']和'o'，如图：

五、指定大小和透明度

除了颜色和形状，plt.scatter还可以通过s和alpha参数来指定散点的大小和透明度。 下面是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
# 假设有两组数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 1, 5, 4]
# 绘制散点图，并指定大小和透明度
plt.scatter(x, y, s=[20, 40, 60, 80, 100], alpha=0.5)
# 显示图像
plt.show()

代码输出的散点图的横坐标为1~5，纵坐标为2、3、1、5、4，每个点的大小分别为[20, 40, 60, 80, 100]，透明度为0.5，如图：

六、使用颜色映射

使用颜色映射可以在散点图中展示一个连续变化的信息，比如不同数据的值或概率分布情况。 下面是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 假设有两组数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
# 随机生成100个0~1之间的数
colors = np.random.rand(100)
# 绘制散点图，并使用颜色映射
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='jet')
# 添加颜色映射条
plt.colorbar()
# 显示图像
plt.show()

代码输出的散点图的横坐标和纵坐标都是100个01之间的随机数，每个散点的颜色根据01之间的随机数生成，使用jet颜色映射。下图展示了该散点图的效果：

七、结语

到此为止，我们已经学习了使用plt.scatter绘制散点图的基本方法以及常用参数。希望这篇文章能对你有所帮助。