3添加散點圖圖例。

1. 準備數據

在添加散點圖圖例之前，我們需要準備一些數據。這里我們使用Matplotlib庫中的scatter函數來繪制散點圖。我們可以使用以下代碼生成一些隨機數據

```portumpypportatplotlib.pyplot as plt

pdomd(100)pdomd(100)pdomd(100)pdomd(100)

plt.scatter(x, alpha=0.5)

plt.show()

這段代碼將生成一個包含100個隨機點的散點圖，并使用不同的顏色和大小來表示不同的數據。這個圖沒有圖例，因此很難理解這些數據的含義。

2. 添加圖例d函數。我們可以使用以下代碼添加一個圖例

```portumpypportatplotlib.pyplot as plt

pdomd(100)pdomd(100)pdomd(100)pdomd(100)

plt.scatter(x, alpha=0.5)d(['data'], loc='upper left')

plt.show()

這段代碼將在圖的左上角添加一個標簽為“data”的圖例。現在圖例已經出現了，但是它只有一個標簽，不能很好地表示數據的含義。

3. 自定義圖例

為了更好地表示數據的含義，我們可以自定義圖例。我們可以使用以下代碼自定義圖例

```portumpypportatplotlib.pyplot as plt

pdomd(100)pdomd(100)pdomd(100)pdomd(100)

plt.scatter(x, alpha=0.5)d(['data'], loc='upper left')

自定義圖例d = [500, 1000, 1500]d = [[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]dalledium', 'large']arkersd = ['o', 'o', 'o']

ged))ddarkerarkersdd[i])

d(loc='upper left')

plt.show()

這段代碼將自定義三個圖例，并使用不同的大小、顏色和標簽來表示不同的數據。現在圖例已經更加明確，可以更好地表示數據的含義。

3d函數來添加圖例，并使用自定義標簽、顏色、大小和形狀來更好地表示數據的含義。