惯例先来简单介绍下什么是散点图：用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图将序列显示为一组点。值由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。（来源：百度百科）
散点图很主要的是可以很直观的查看两组数据之间的关系，另外还可以很显示数据的分布情况。干巴巴的描述来描述去也没有一个图来的直观容易理解：
例如这张图，x轴数据和y轴数据就存在很强的正向关！
而这幅散点图，显示数据分布，对于分类有很大的帮助。
既然已经知道了散点图的主要作用，那么下边让我们来绘制一个散点图吧，一步一步，从简单到进阶！
先来看一下我们的数据源，依然是一组小学的语数外考试成绩：
基于上述数据源，绘制语文成绩与总成绩的散点图:
绘制几个图之后，大家就会发现，常规的画布啊标题啊标签之类的设置都是通用的，只有画图函数是不一样的，而大多数时候图想画出花样来着，也是在各个参数上做文章，先来看下这个简单的散点图画出来是什么样子的吧：
通过这个图能够看出，语文成绩和总成绩之间存在一定的线性关系，当然和前边那个示例图相比没有那么明显。这是语文成绩和总成绩的图，但是我们数据一共有三个学科数据，可不可以把三个学科的图绘制到一起呢？
当然是可以的啊，和绘制堆叠条形图和环形图的原理是一样的，下边我们来绘制一下三个学科和总成绩之间的散点图。
代码含义都以注释的形式标注到对应代码后了，其实就是在同一块画布上重复绘制散点图，散点和环形或者条形图不同，后边绘制的图形覆盖先绘制图形的情形几乎可以忽略，所以不用进行其他设置，直接绘图就可以，代码中对代表每一个学科的散点形状进行了指定，其实还可以指定颜色，实验发现系统默认的颜色还不错，就没有指定颜色（发现自己指定的颜色还不如系统指定的好看，有点悲伤）：
通过这个图能够很明显的看出数学成绩与总成绩之间的线性关系更强，有点符合上学时候的真实情况了，数学才是拉开分差的学科啊！
其实气泡图是从散点图衍生出来的，散点图只有两个维度的数据，x轴和y轴，气泡图比散点图多了一个维度，即标记点的大小可以代表一个维度，衡量大小。
以学校成绩数据为例，我们给散点图添加一个维度，即给标记的大小赋值来看下有什么变化。比如语文成绩：
效果图：
代码中我们赋值给参数s的是语文成绩，而y轴也是语文成绩，所以能够看到，点的位置越靠近上方，点越大，如果我们赋值给s的值是总成绩的画，那么点的位置越靠右，点就会越大。
这里为了和前边的图进行对比，用了二维的数据绘图，有兴趣的小伙伴可以找一个三个维度的数据试一下，自己敲一遍收获更大哦！
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