散点图（Scatter）：

是数据点在直角坐标系中的分布图

scatter() 函数

marker参数——数据点样式

添加文字——text() 函数

坐标轴设置

增加图例

绘制标准正态分布的散点图步骤

#散点图（Scatter）：是数据点在直角坐标系的空间分布
#原始数据分布的规律 数据变化的趋势
#数据分组
#scatter（x,y,scale,color,marker,label）scale数据点的大小marker数据点的样式label图例文字
#设置默认字体为中文黑体
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams["font.sans-serif"]="SimHei"
#标准正太分布
n=1024
x= np.random.normal(0,1,n)#随机产生正态分布的函数  0 均值 1 标准差 n产生数的个数
y= np.random.normal(0,1,n)
x2=np.random.uniform(-4,4,(1,n))
y2=np.random.uniform(-4,4,(1,n))
print(x)
print(y)
print(x2)
print(y2)
#print(x)绘制散点图
plt.scatter(x,y,color="blue",marker="*",label="正态分布")
plt.scatter(x2,y2,color="yellow",marker="o",label="均匀分布")
plt.legend()
#设置标题
plt.title("标准正太分布",fontsize=20)
#设置文本
#text()在当前图的指定位置添加图例
#text(x,y,s,fontsize,color)x文字的x坐标y文字的y坐标s显示的文字
plt.text(2.5,2.5,"均 值：0\n标准差：1")
#坐标轴设置
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False#字符显示
#xlabel(x,y,s,fontsize,color)设置x轴坐标
#ylabel(x,y,s.fontsize,color)设置y轴坐标
#xlim(xmin,xmax)设置x轴坐标范围
#ylim(xmin,xmax)设置y轴坐标范围
#tick_params(labelsize)设置刻度文字的字号
#设置坐标轴范围
plt.xlim(-4,4)
plt.ylim(-4,4)
#设置坐标轴的标签
plt.xlabel("横坐标x",fontsize=14)
plt.ylabel("纵坐标y",fontsize=14)
plt.show()