### Python `matplotlib` 库中的 `scatter` 函数常见样式 #### 散点大小与颜色 通过调整参数`s`和`color`，可以控制散点的大小以及颜色。下面的例子展示了不同尺寸和颜色组合的效果。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N = 50 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) plt.figure(figsize=(8, 6)) for i in range(3): size = (i + 1) * 20 color = ['blue', 'green', 'red'][i] plt.scatter(x, y, s=size, c=color, label=f'Size={size}, Color={color}') plt.legend() plt.show() ``` #### 自定义标记形状 除了默认圆形外，还可以指定其他多种标记形式来表示数据点，比如星形(`'*'`)、三角形(`<-'`)等特殊字符作为`marker`参数值。 ```python markers = ['o', '*', '^'] plt.figure(figsize=(8, 6)) for marker in markers: plt.scatter(np.random.rand(10), np.random.rand(10), marker=marker, alpha=0.7, linewidths=2, edgecolors="black", label=f'Marker {marker}') plt.legend(scatterpoints=1) plt.show() ``` #### 设置透明度与边框宽度 利用`alpha`属性可调节图形元素的不透明程度；而`linewidths`则用来设定轮廓线条粗细，配合`edgecolors`一起使用能实现更美观的结果[^3]。 ```python sizes = [20, 40, 60] plt.figure(figsize=(8, 6)) for sz in sizes: plt.scatter(np.random.rand(10), np.random.rand(10), s=sz, alpha=np.random.uniform(0.3, 0.9), linewidths=np.random.randint(1, 4), edgecolors='k', label=f'Size={sz}') plt.legend() plt.show() ```