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当然， 这个结果并不是我真正想要的，Pass, 太丑了！
好吧，安排，我们先看下实现后的效果！
这个效果自然就比之前的好多了！
实现python散点图绘制需要用到matplotlib库， matplotlib库是专门用于可视化绘图的工具库；学习一个新的库当然看官方文档了：
实现思路：
matplotlib.pyplot.scatter() 函数是专门绘制散点图的函数：
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 ) **
plt.scatter(observation, estimate, c=Z1, cmap=colormap, marker=".", s=marker_size, norm=colors.LogNorm(vmin=Z1.min(), vmax=0.5 * Z1.max()))
其中：
1、c参数为计算的散点密度；
2、cmap为色带（matplotlib里面自带了很多色带可供选择）,参见：
3、由于计算的散点密度数值大小分散，因此利用norm参数对散点密度Z1进行归一化处理(归一化方式很多，参见colors类)，并给归一化方式设置色带刻度的最大最小值vmin和vmax(一般这两个参数就是指定散点密度的最小值和最大值)，这样就建立起了密度与色带的映射关系。
（这里的结果与前面展示的相比改变了计算散点密度的半径：radius = 3以及绘制散点图的散点大小marksize）
作者能力水平有限，欢迎各位批评指正！
一、导包
二、绘制简单折线
1、在利用pandas模块进行操作前，可以先引入这个模块，如下：
2、读取Excel文件的两种方式：
三、pandas操作Excel的行列
1、读取指定的单行，数据会存在列表里面
2、读取指定的多行，数据会存在嵌套的列表里面
3、读取指定的行列
4、读取指定的多行多列值
5、获取所有行的指定列
6、获取行号并打印输出
7、获取列名并打印输出
8、获取指定行数的值
四、pandas处理Excel数据成为字典
五、绘制简单折线图
六、绘制简单散点图
使用scatter绘制散点图并设置其样式
1、绘制单个点，使用函数scatter，并向它传递x,y坐标，并可使用参数s指定点的大小
2、绘制一系列点，向scatter传递两个分别包含x值和y值的列表
3、设置坐标轴的取值范围：函数axis（）要求提供四个值，x,y坐标轴的最大值和最小值
4、使用参数edgecolor在函数scatter中设置数据点的轮廓
5、向scatter传递参数c,指定要使用的颜色
6、使用颜色映射
7、自动保存图表：使用函数plt.savefig()
8、设置绘图窗口尺寸
9、实例程序
1. 绘制3D曲面图
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig=plt.figure()
ax=Axes3D(fig)
x=np.arange(-4,4,0.25)
y=np.arange(-4,4,0.25)
x,y=np.meshgrid(x,y)
r=np.sqrt(x**2, y**2)
z=np.sin（r）
//绘面函数
ax.plot_surface（x,y,z,rstride=1,cstride=1,cmap=“rainbow”
plt.show（）
2.绘制三维的散点图（表述一些数据点分布）
4a.mat数据地址：http blog.csdn.net/eddy_zhang/article/details/50496164
from matplotlib import pyplot as plt
import scipy.io as sio
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
matl=‘4a.mat’
data=sio.loadmat（matl）
m=data[‘data’]
x,y,z=m[0],m[1],m[2]
//创建一个绘图工程
ax=plt.subplot（111,project=‘3D’）
//将数据点分成三部分画，在颜色上有区分度
ax.scatter（x[：1000], y[：1000], z[：1000],c=‘y’ ）//绘制数据点
ax.scatter（x[1000：4000], y[1000：4000], z[1000：4000],c=‘r’ ）//绘制数据点
ax.scatter（x[4000：], y[4000：], z[4000：],c=‘g’ ）//绘制数据点
ax.set_zlable（‘z’）//坐标轴
ax.set_ylable（‘y’）//坐标轴
ax.set_xlable（‘x’）
plt.show（）
