用matplotlib.collections绘制带有外环的散点图

在matplotlib库中，可以使用matplotlib.collections模块绘制带有外环的散点图。这种散点图可以用来展示两个维度的数据，并且通过外环的颜色和大小可以表示第三个维度的信息。

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.collections as collections

接下来，我们需要创建一些示例数据用于绘图。假设我们有100个数据点，每个数据点有两个维度的信息，同时还有一个表示第三个维度的数值。可以使用numpy库来生成这样的示例数据：

np.random.seed(0)
n = 100
x = np.random.randn(n)
y = np.random.randn(n)
z = np.random.rand(n)

这里使用np.random.randn函数生成随机的x和y坐标，np.random.rand函数生成随机的颜色值z。

接下来，我们可以使用matplotlib.collections模块的PathCollection类来绘制带有外环的散点图。首先，我们需要创建一个PathCollection对象，并传入散点的位置坐标和颜色值：

points = np.column_stack((x, y))
c = collections.PathCollection(points, cmap="viridis", edgecolors=z, s=50)

这里使用了np.column_stack函数将x和y坐标合并为一个二维数组，然后创建PathCollection对象，传入合并后的数组作为散点的位置坐标。同时，通过edgecolors参数传入z作为外环的颜色值，s参数指定散点的大小为50。

在创建完PathCollection对象后，我们可以将其添加到图形中，并设置一些其他的绘图参数：

fig, ax = plt.subplots()
ax.add_collection(c)
ax.autoscale_view()
ax.set_aspect('equal')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
plt.colorbar(c)
plt.show()

这里通过ax.add_collection方法将PathCollection对象添加到图形中，通过ax.autoscale_view方法设置坐标轴的自动缩放，通过ax.set_aspect方法设置坐标轴的纵横比例为1:1。然后使用ax.set_xlabel和ax.set_ylabel方法设置坐标轴的标签。最后，使用plt.colorbar方法添加一个颜色条，用于显示z值对应的颜色。

运行以上代码，就可以得到一张带有外环的散点图。其中，散点的位置由x和y坐标确定，颜色由z值确定，大小固定为50。

带有外环的散点图可以用于展示三个维度的数据，例如，假设x和y表示二维平面上的坐标，z表示数据的某种特征，那么可以通过外环的颜色和大小来表示这个特征的不同取值。这样的散点图可以更加直观地展示数据的分布情况，方便进行数据分析和决策。

希望以上内容对你有所帮助！