##画个简单三维图
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
ax = plt.figure().add_subplot(111, projection = '3d')
#基于ax变量绘制三维图
#xs表示x方向的变量
#ys表示y方向的变量
#zs表示z方向的变量，这三个方向上的变量都可以用list的形式表示
#m表示点的形式，o是圆形的点，^是三角形（marker)
#c表示颜色（color for short）
ax.scatter(xs, ys, zs, c = 'r', marker = '^') #点为红色三角形
#设置坐标轴
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
#显示图像
plt.show()
ax = plt.figure().add_subplot(111, projection = '3d')
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d')
#当scatter后面参数中数组的使用方法，如s，当s是同x大小的数组，表示x中的每个点对应s中一个大小，其他如c，等用法一样，如：
#当scatter，如s，属性s是设置散点大小
#(1)不同大小
#导入必要的模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#产生测试数据
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
#设置标题
ax1.set_title('Scatter Plot')
#设置X轴标签
plt.xlabel('X')
#设置Y轴标签
plt.ylabel('Y')
#画散点图
sValue = x*10
ax1.scatter(x,y,s=sValue,c='r',marker='x')
#设置图标
plt.legend('x1')
#显示所画的图
plt.show()
#（2）不同颜色
#导入必要的模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#产生测试数据
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
#设置标题
ax1.set_title('Scatter Plot')
#设置X轴标签
plt.xlabel('X')
#设置Y轴标签
plt.ylabel('Y')
#画散点图
cValue = ['r','y','g','b','r','y','g','b','r']
ax1.scatter(x,y,c=cValue,marker='s')
#设置图标
plt.legend('x1')
#显示所画的图
plt.show()
（3）、线宽linewidths
#导入必要的模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#产生测试数据
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
#设置标题
ax1.set_title('Scatter Plot')
#设置X轴标签
plt.xlabel('X')
#设置Y轴标签
plt.ylabel('Y')
#画散点图
lValue = x
ax1.scatter(x,y,c='r',s= 100,linewidths=lValue,marker='o')
#设置图标
plt.legend('x1')
#显示所画的图
plt.show()
