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参考

分为七个步骤：

1、导入模块

2、设置绘图风格

3、导入数据

4、设置图框的大小

5、绘图

6、添加轴标签和标题

7、显示图形

# 导入第三方模块from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd# 设置设置绘图风格print (plt.style.available)plt.style.use("Solarize_Light2")plt.rcParams['font.sans-serif']= 'SimHei'# 导入数据df = pd.read_csv(r"C:\Users\guanyang\Desktop\python_scatter\cars.csv")# 设置图框的大小fig = plt.figure(num =3, figsize=(10, 6), facecolor='y')# 绘图plt.scatter(df.speed, # x轴数据为汽车速度            df.dist, # y轴数据为汽车的刹车距离            s = 30, # 设置点的大小             c = 'b', # 设置点的颜色            marker = 'o', # 设置点的形状            alpha = 0.9, # 设置点的透明度            linewidths = 0.3, # 设置散点边界的粗细            label = '观测点'            )# 添加轴标签和标题plt.title('汽车速度与刹车距离的关系')plt.xlabel('汽车速度')plt.ylabel('刹车距离')# 显示图形fig.autofmt_xdate(rotation = 45)plt.legend(title = "图例", loc = 'best')plt.show()

bingo:

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