seaborn.scatterplot(*, x=None, y=None, hue=None, style=None, size=None, data=None, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, sizes=None, size_order=None, size_norm=None, markers=True, style_order=None, x_bins=None, y_bins=None, units=None, estimator=None, ci=95, n_boot=1000, alpha=None, x_jitter=None, y_jitter=None, legend='auto', ax=None, **kwargs)¶画一个散点图，可能有几个语义分组。
之间的关系 x 和 y 可以使用 hue ， size 和 style 参数。这些参数控制用于标识不同子集的视觉语义。通过使用所有三种语义类型，可以独立显示多达三个维度，但这种类型的情节可能很难解释，而且往往是无效的。使用冗余语义（即两者 hue 和 style 对于相同的变量）可以有助于使图形更易于访问。
见 tutorial 更多信息。
对 hue （在较小程度上， size )语义（如果存在的话）取决于变量是被推断为表示“数字”还是“分类”数据。特别是，默认情况下，数字变量用顺序颜色映射表示，图例条目显示规则的“记号”，其值可能在数据中存在，也可能不存在。这种行为可以通过各种参数来控制，如下所述和所示。
data向量或键指定x轴和y轴位置的变量。
data向量或键将生成具有不同颜色的点的分组变量。可以是分类的，也可以是数字的，尽管在后一种情况下颜色映射的行为会有所不同。
data向量或键将产生不同大小点的分组变量。可以是分类的，也可以是数字的，尽管大小映射在后一种情况下的行为不同。
data向量或键将生成具有不同标记的点的分组变量。可以具有数字数据类型，但始终被视为分类的。
pandas.DataFrame ， numpy.ndarray 、映射或序列1.数据帧, numpy.ndarray公司、映射或序列输入数据结构。可以指定给命名变量的向量的长格式集合，或将在内部重新成形的宽格式数据集。
matplotlib.colors.Colormap字符串、列表、dict或用于在映射时选择要使用的颜色的方法 hue 语义的。字符串值传递给 color_palette() . List或dict值表示分类映射，而colormap对象表示数字映射。
指定文件的分类级别的处理和打印顺序 hue 语义的。
matplotlib.colors.Normalize元组或以数据单位设置规范化范围的一对值或将从数据单位映射到 [0, 1] 间隔。用法意味着数字映射。
一种对象，它决定了当 size 已使用。它始终可以是大小值列表或对象的dict映射级别 size 大小不一。什么时候？ size 如果是数字，它也可以是一个元组，指定要使用的最小和最大大小，以便在此范围内对其他值进行规范化。
指定的外观顺序 size 变量级别，否则根据数据确定。当 size 变量为数字。
当 size 变量为数字。
对象，确定如何为不同级别的对象绘制标记 style 变量。设置为 True 将使用默认标记，或者您可以传递标记列表或字典映射的级别 style 变量到标记。设置为 False 将绘制无标记线。标记在matplotlib中指定。
指定的外观顺序 style 变量水平，否则根据数据确定。当 style 变量为数字。
Currently non-functional.
data向量或键识别取样单位的分组变量。使用时，将为每个单元绘制一条具有适当语义的单独线，但不会添加图例条目。当不需要精确的同一性时，用于显示实验复制品的分布。 Currently non-functional.
多个观测数据的聚合方法 y 同时可变 x 水平。如果 None ，将得出所有观察结果。 Currently non-functional.
使用估计值进行聚合时要绘制的置信区间的大小。”“sd”是指绘制数据的标准差。设置为 None 将跳过引导。 Currently non-functional.
用于计算置信区间的引导数。 Currently non-functional.
点的比例不透明度。
Currently non-functional.
如何绘制图例。如果为“简短”，则为数字 hue 和 size 变量将用均匀分布的值的样本来表示。如果“已满”，每个组都将在图例中获得一个条目。如果为“自动”，则根据级别数选择“简短”或“完整”表示。如果 False ，不添加图例数据，也不绘制图例。
matplotlib.axes.Axesmatplotlib.axes.Axes绘图的现有轴。否则，请致电 matplotlib.pyplot.gca() 内部的。
其他关键字参数传递给 matplotlib.axes.Axes.scatter() .
matplotlib.axes.Axes包含plotlib的plotlib。
实例