plt中关于scatter的初步认识
该函数为matplotlib.pyplot下的scatter，是用于绘制散点图。
matplotlib.pyplot.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, *, data=None, **kwargs)
参数的解释：
x，y：散点的坐标，分别是大小为(n,)的数组，即绘制散点图的数据点。
s：散点的面积，可以为实数或大小为(n,)的数组。
c：散点的颜色（默认值为蓝色，'b'，其余颜色同plt.plot( )）。但是c不可以是一个单独的RGB数字，也不可以是一个RGBA的序列。可以是他们的2维数组（只有一行）。
marker：散点样式（默认值为实心圆，'o'，其余样式同plt.plot( )）。
alpha：散点的透明度（[0, 1]之间的数，0表示完全透明，1则表示完全不透明）。
linewidths：散点的边缘线宽。
重点介绍以下参数：（当使用参数c颜色时）
cmap： 指的是matplotlib.colors.Colormap，相当于多个调色盘的合集。当选取一个色盘（viridis）后，从参数c获取到的数值，映射到色盘对应的颜色上。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
rng = np.random.RandomState(0)
x = rng.randn(50) # 随机产生50个X轴坐标
y = rng.randn(50) # 随机产生50个Y轴坐标
colors = rng.rand(50) # 随机产生50个用于颜色映射的数值
sizes = 700 * rng.rand(50) # 随机产生50个用于改变散点面积的数值
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.5, cmap='viridis')
plt.colorbar() # 显示颜色条
plt.show() 
norm：设置上述颜色条映射的范围，用到colors.Normalize( )，使用方法如下：
class matplotlib.colors.Normalize(vmin=None, vmax=None)
参数 vmin、vmax 分别为要设置的数据范围的最小值和最大值（设置之后，原来大于vmax的值被“拉低”成vmax；原来小于vmin的值被“拉高”成vmin）。