matplotlib.scatter()

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, hold=None, data=None, **kwargs)

参数(Parameters)说明：

    x，y：array_like，shape（n，）
        输入数据

    s：标量或array_like，shape（n，），可选
        大小以点数^ 2。默认是`rcParams ['lines.markersize'] ** 2`。

    c：颜色，顺序或颜色顺序，可选，默认：'b'
        `c`可以是单个颜色格式的字符串，也可以是一系列颜色
        规范的长度为`N`，或一系列`N`数字
        使用通过kwargs指定的`cmap`和`norm`映射到颜色
        （见下文）。请注意，`c`不应该是单个数字RGB或
        RGBA序列，因为这与数组无法区分
        值将被彩色映射。 `c`可以是一个二维数组，其中的
        行是RGB或RGBA，但是，包括单个的情况
        行为所有点指定相同的颜色。

    标记：`〜matplotlib.markers.MarkerStyle`，可选，默认值：'o'
        请参阅`〜matplotlib.markers`以获取有关不同的更多信息
        标记分散支持的样式。 `marker`可以是
        该类的实例或特定文本的简写
        标记。

    cmap：`〜matplotlib.colors.Colormap`，可选，默认：无
        一个`〜matplotlib.colors.Colormap`实例或注册名称。
        `cmap`仅在`c`是浮点数组时使用。如果没有，
        默认为rc`image.cmap`。

    规范：`〜matplotlib.colors.Normalize`，可选，默认：无
        `〜matplotlib.colors.Normalize`实例用于缩放
        亮度数据为0,1。`norm`只有在`c`是一个数组时才被使用
        彩车。如果`None'，则使用默认值：func：`normalize`。

    vmin，vmax：标量，可选，默认值：无
        `vmin`和`vmax`与`norm`结合使用来标准化
        亮度数据。如果其中任何一个都是`无'，那么最小和最大的
        使用颜色数组。请注意，如果你通过一个“规范”实例，你的
        `vmin`和`vmax`的设置将被忽略。

    alpha：标量，可选，默认值：无
        alpha混合值，介于0（透明）和1（不透明）之间，

    linewidths：标量或array_like，可选，默认值：无
        如果无，则默认为（lines.linewidth，）。

    verts：（x，y）的序列，可选
        如果`marker`为None，这些顶点将用于
        构建标记。标记的中心位于
        在（0,0）为标准化单位。整体标记重新调整
        由``s``完成。

    边缘颜色：颜色或颜色顺序，可选，默认值：无
        如果无，则默认为'脸'

        如果'脸'，边缘颜色将永远是相同的
        脸色。

        如果它是'没有'，补丁边界不会
        被画下来。

        对于未填充的标记，“边缘颜色”kwarg
        被忽视并被迫在内部“面对”。

简单点绘制

• 按到原点的距离增大点的大小

  x = [0,2,4,6,8,10]
  y = [0]*len(x)
  s = [20*4**n for n in range(len(x))]
  plt.scatter(x,y,s=s)
  plt.show()

x = [0,2,4,6,8,10]
y = [0]*len(x)
s = [20*2**n for n in range