绘制散点图的语法格式如下：

​
plt.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)​

x,y:表示数据点的位置。

s:表示数据点的大小。

c:表示数据点的颜色。

marker:表示点的样式，默认为圆形。

camp:当参数c为浮点数时才使用。

alpha:表示数据点透明度。

edgecolors:数据点边缘颜色。

norm:在0-1的范围内缩放颜色数据，映射到colormap(表示数据点的亮度)。

vmin,vmax:表示亮度的最大与最小值，如果传入的norm参数，不需要使用vmin,vmax参数。

linewidths:表示数据点边缘的宽度。

示例：

车速与制动举例之间的关系

 

车速（km/h）	制动距离（m）
10	0.5
20	2.0
30	4.4
40	7.9
50	12.3
60	17.7
70	24.1
80	31.5
90	39.9
100	49.2
110	59.5
120	70.8
130	83.1
140	96.4
150	110.7
160	126.0
170	142.2
180	159.4
190	177.6
200	196.8

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'#显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = 'False'
x_speed = np.arange(10,210,10)#生产10-200的速度区间
y_distance = np.array([0.5,2.0,4.4,7.9,12.3,17.7,24.1,31.5,39.9,49.2,59.5,70.8,83.1,96.4,110.7,126.0,142.2,159.4,177.6,196.8])
plt.scatter(x_speed,y_distance,s=50,c='red',edgecolors='blue',alpha=0.9)
plt.show()

气泡图：

import matplotlib.pyplot as plt
# 导入颜色条库
from matplotlib import colors
import numpy as npx = np.random.randn(60) # 随机产生60个X坐标
y = np.random.randn(60) # 随机产生60个Y坐标
color = np.random.rand(60) # 随机产生用于映射颜色的数值
size = 500 * np.random.rand(60) # 随机改变散点大小的数值
changecolor = colors.Normalize(vmin=0.4, vmax=0.8)
plt.scatter(x, y, c=color, s = size, alpha=0.3, cmap='viridis', norm=changecolor)
plt.colorbar() # 显示颜色条
plt.show()