最近在学习孤立森林的python代码，对代码中出现的绘制散点图的plt.scatter()函数记录笔记。（有的是自己的理解）
函数原型：
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)
参数解释：
x，y：表示的是形如shape(n,)的数组，也就是我们即将绘制散点图的输入数据。s(可选):是一个实数或者是一个形如shape(n,)的数组，size in points^2,默认：20。c(可选):表示的是颜色。默认是蓝色’b’,表示的是标记的颜色，或者可以是一个表示颜色的字符，或者是一个长度为n的表示颜色的序列等等。注意：c不应是一个单一的RGB数字或RGBA序列。marker(可选):表示的是标记的样式，默认的是’o’（o表示圆圈，其他的形状需要的话可以网上查）cmap(可选):Colormap实体或者是一个colormap的名字，cmap仅仅当c是一个浮点数数组的时候才使用。如果没有申明就是image.cmapnorm(可选):Normalize实体来将数据亮度转化到0-1之间，也是只有c是一个浮点数的数组的时候才使用。如果没有申明，就是默认为colors.Normalizevmin,vmax(可选):实数，当norm存在的时候忽略。用来进行亮度数据的归一化。alpha(可选)：实数，0-1之间，控制颜色的透明程度（这是我改变数值后自己的理解）。linewidths:也就是标记点的长度。
下面是我写的函数的例子：
下面是上述代码的执行结果：
可尝试改变其中一些参数的值来绘制散点图，观察不同值的效果。
