Matplotlib里有两种画散点图的方法，一种是用ax.plot画，一种是用ax.scatter画。
一. 用ax.plot画
ax.plot(x,y,marker="o",color="black")
二. 用ax.scatter画
ax.scatter(x,y,marker="o",s=sizes,c=colors)
ax.plot和ax.scatter的区别：
ax.plot：各散点彼此复制，因此整个数据集中所有的点只需配置一次颜色和大小。对大型数据集而言，ax.plot方法效率更高。
ax.scatter：灵活性高，可以单独控制每个散点，使其具有不同的属性（大小，填充颜色，边框颜色等）。
下面利用Nathan Yau所著的《鲜活的数据：数据可视化指南》一书中的数据，学习画图。
数据地址：http://datasets.flowingdata.com/flowingdata_subscribers.csv （用于散点图）
http://datasets.flowingdata.com/crimeRatesByState2005.csv（用于气泡图）
准备工作：先导入matplotlib和pandas，用pandas读取csv文件，然后创建一个图像和一个坐标轴
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
subscriber=pd.read_csv(r"http://datasets.flowingdata.com/flowingdata_subscribers.csv")
fig,ax=plt.subplots()
让我们先看看第一个数据文件的前5行：
Date Subscribers Reach Item Views Hits
0 01-01-2010 25047 4627 9682 27225
1 01-02-2010 25204 1676 5434 28042
2 01-03-2010 25491 1485 6318 29824
3 01-04-2010 26503 6290 17238 48911
4 01-05-2010 26654 6544 16224 45521
我们把文件中的订阅人数根据日期的推进画出来：
import pandas as pd
from matplotlib import
