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`plt.scatter`中的参数`s`用来表示每个散点的大小。
```python
plt.figure(figsize=(5, 3))
plt.scatter(x, y, s=50)
plt.show()
```
散点的大小不仅可以是固定的数值，也可以给每个点设置不同的数值。这样我们就可以把一个三维数据呈现在二维图像中。
```python
sizes = np.random.uniform(20, 200, 10)
plt.figure(figsize=(5, 3))
plt.scatter(x, y, s=sizes)
plt.show()
```
与`plt.plot`以及`plt.hist`一样，我们可以设置透明度、颜色、线宽、注释、图例、标题、坐标轴名称等等。
```python
plt.figure(figsize=(5, 3))
plt.scatter(x, y, s=sizes, color='g', alpha=0.3, lw=0)
plt.title('My green scatter plot.')
plt.show()
```
### 7. 作图样式模板的设定
`plt`支持各种类型的作图样式模板，常用的比如`ggplot`，能达到`R`中`ggplot`一样的效果。示例如下：
```python
plt.style.use('ggplot')
x = np.random.normal(0, 1, 1000)
plt.figure(figsize=(5, 3))
plt.hist(x)
plt.show()
```
当然还有其他各式各样的模板，具体可以参考[**matplotlib.pyplot有哪些不同的作图样式模板**](http://sofasofa.io/forum_main_post.php?postid=1000930)
#### 小结： 本教程只是针对pyplot使用的零基础介绍。我们将会继续推出续集，进一步介绍pyplot中其他类型的图，以及如何在将多图并入一个图中等技巧。
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