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基本代码如下：
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这里使用numpy包的random函数随机生成1000组数据，然后通过scatter函数绘制了散点图。
重点其实在于scatter函数。
x,y 形如shape(n,)的数组，可选值，
s 点的大小（也就是面积）默认20
c 点的颜色或颜色序列，默认蓝色。其它如c = 'r' (red); c = 'g' (green); c = 'k' (black) ; c = 'y'(yellow)
marker 形状，可选值，默认是圆
如果需要其他的，可搜索matplotlib的官网，在官网中搜索markers，选择第一个结果。
alpha：标量，可选，默认值：无， 0（透明）和1（不透明）之间的alpha混合值
示例alpha = 0.5
edgecolors，顾名思义，边缘颜色或颜色序列，可选值，默认值：None
'''
s:
size的缩写，设置散点的大小。若是给定一个数值，则所有点的大小一致；若是给定一个数组，则每个点的大小不同。
c:
color的缩写，设置散点的颜色。若只有一个值，则所有的点设置为同一个颜色，若给定一个颜色数组，则不同的点可以设置成不同的颜色，若给定浮点数的数组，则映射到相应的颜色。
marker:
用于设置散点的标记，用法与折线图的marker参数一对称，具体参考《python数据可视化--matplotlib绘制折线图(2)》对marker的详细介绍。
cmap:
表示数据点的颜色映射表，仅当参数c为浮点数的数组时才可用。cmap需要花很大的篇幅进行介绍，往后再详细讲解，在此先按下不表。
norm:
表示数据的亮度，取值范围在0~1，只有c是一个浮点数的数组的时候才使用。
alpha:
表示数据的透明度，取值范围在0~1。
linewidths:表示数据点边缘的宽度。
edgecolors:表示数据点边缘的颜色。
'''
'''
颜色映射是一系列颜色，从起始颜色渐变到结束颜色，可用于突出数据的规律
例如，交钱的颜色显示较小的值，较深的颜色显示较大的值
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接受自己的普通，然后全力以赴的出众，告诉自己要努力，但不要着急....
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！
