一、第一次上手被挖坑

import numpy as np #把前面的东东简称为np

import matplotlib.pyplot as plt #把前面的东东简称为plt

#导入模块，并且改名称，方便使用

x = np.arange(1,10) #你也可以自己编的，比如1-9 y = x #把x的值给了y，y也是1-9 fig = plt.figure() ax =fig.add_subplot(111) #这是坑啊，我查了相关的资料，发现根本不是测试数据，这一步是在画坐标框和标尺 ax.set_title(Scatter Plot) #设置标题，这就是图的名字，自己就居中了 plt.xlabel(X) #设置X轴标签，感觉就打印了x在横坐标下面 plt.ylabel(Y) #设置Y轴标签，感觉就打印了y在纵坐标旁边 baozi=x #这个步骤就是把x值给了baozi(包子，哈哈），一会下面会用到baozi ax.scatter(x,y,s=100,c=r,linewidths=baozi,marker=o) #画散点图 ，这就是画散点图的函数，这里面好多参数，一会就是围绕这个展开学习，改改改 plt.legend(x) #设置图例，一会能看到这东西 plt.show() #显示所画的图，基本上就是全部给我画出来

二、翠花，上图

三、就图开始学习，并且学习自己动一动参数

（一）最简单的参数

1、搞颜色，r代表红色，y代表黄色，搞个试试。下面这些颜色，随便上

2、搞形状，marker代表形状，0代表圆圈，我改成星星的。下面这些形状，随便上

3、搞图例，图例不是x么，我该成W，好像只能显示首字母，不科学啊，这个还要继续学习

四、结束了，可以看看理论，继续提升

全网都是这个图，新手感觉根本没讲明白啊，所以我还找到了一个，凑合看吧，感觉有点帮助就行

参数：

x，y：表示的是shape大小为(n,)的数组，也就是我们即将绘制散点图的数据点，输入数据。 s：表示的是大小，是一个标量或者是一个shape大小为(n,)的数组，可选，默认20。 c：表示的是色彩或颜色序列，可选，默认蓝色’b’。但是c不应该是一个单一的RGB数字，也不应该是一个RGBA的序列，因为不便区分。c可以是一个RGB或RGBA二维行数组。 marker：MarkerStyle，表示的是标记的样式，可选，默认’o’。 cmap：Colormap，标量或者是一个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image.cmap，可选，默认None。 norm：Normalize，数据亮度在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None。 vmin，vmax：标量，当norm存在的时候忽略。用来进行亮度数据的归一化，可选，默认None。 alpha：标量，0-1之间，可选，默认None。 linewidths：也就是标记点的长度，默认None。

五、感谢以下博客的提供的参考

标题：plt.scatter()函数解析（最清晰的解释）

地址：

标题：Python——plt.scatter各参数详解

地址：

六、留坑继续学习

ax =fig.add_subplot(111)

这个函数看了10分钟，晕死了，没搞懂，下次吧