python第二阶段（13）numpy入门基础-可视化之散点图

演示：

1、numpy的散点图scatter函数

什么是散点图：
●散点图显示两组数据的值，每个点的坐标位置由变量的值决定。
●由一组不连接的点完成，用于观察两种变量的相关性。
●例如身高-体重、温度-纬度、等等。
●正相关、负相关、不相关。

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

x，y：x轴和y轴

s ：浮点或类似数组的形状（n，），可选。

c：数组或颜色或颜色列表，可选。默认为None。
标记颜色。可能的值：
要使用cmap和norm映射到颜色的标量或n个数字序列 。
二维数组，其中行是RGB或RGBA。
长度为n的颜色序列。
单一颜色格式字符串。

marker：MarkerStyle，默认值：rcParams[“scatter.marker”]‘o’
标记样式。标记可以是类的实例，也可以是特定标记的文本简写。请参阅matplotlib.markers有关标记样式的更多信息。

常见的如下：

marker	符号	描述
“.”		point 点
“,”		pixel 像素点
“o”		circle 圆点
“v”		triangle_down倒三角
“^”