1、 示例代码：
# 散点图
p = Scatter(data=exercise, x='id', y='pulse', title='exercise dataset')
show(p)
运行结果：
**2、scatter函数的参数详见：**https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html#matplotlib.pyplot.scatter
matplotlib.pyplot.scatter（x，y，s = None，c = None，marker = None，cmap = None，norm = None，vmin = None，vmax = None，alpha = None，线宽= None，verts = <不推荐使用的参数>，edgecolors =无，*，plotnonfinite = False，data = None，** kwargs ）
参数：
– 返回值：
PathCollection
– 其他参数：
kwargsCollection属性
也可以看看 plot 当标记的大小和颜色相同时，绘制散点图。
3、Marker属性
4、其中颜色参数c如下:
笔记 ：
该plot功能对于散点图来说速度更快，其中标记的大小或颜色没有变化。
x，y，s和c中的任何一个或全部都可以是掩码数组，在这种情况下，所有掩码都将组合在一起，并且仅绘制未掩码的点。
从根本上讲，散点图适用于一维数组。x，y，s和c
可以作为ND数组输入，但是在分散内它们将被展平。c是一个例外，c仅在其大小与x和y的大小匹配时才被展平。
注意：
除了上述参数之外，此函数还可以采用data关键字参数。如果给出了这样的data参数，则以下参数也可以是string
s，它被解释为data[s]（除非引起异常）：
x，y，s，linewidths，edgecolors，c，facecolor，facecolors，color。作为数据传递的对象必须支持项目访问（data[s]）和成员资格测试（）。s in data
4、实例
