接受自己的普通，然后全力以赴的出众，告诉自己要努力，但不要着急....
当然， 这个结果并不是我真正想要的，Pass, 太丑了！
好吧，安排，我们先看下实现后的效果！
这个效果自然就比之前的好多了！
实现python散点图绘制需要用到matplotlib库， matplotlib库是专门用于可视化绘图的工具库；学习一个新的库当然看官方文档了： https://www.osgeo.cn/matplotlib/contents.html
实现思路：
matplotlib.pyplot.scatter() 函数是专门绘制散点图的函数： https://www.osgeo.cn/matplotlib/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html?highlight=scatter#matplotlib.pyplot.scatter
matplotlib.pyplot.scatter ( x, y , s=None , c=None , marker=None , cmap=None , norm=None , vmin=None , vmax=None , alpha=None , linewidths=None , verts=None , edgecolors=None , ***, data=None , ** kwargs ) **
plt.scatter(observation, estimate, c=Z1, cmap=colormap, marker=".", s=marker_size, norm=colors.LogNorm(vmin=Z1.min(), vmax=0.5 * Z1.max()))
其中：
1、c参数为计算的散点密度；
2、cmap为色带（matplotlib里面自带了很多色带可供选择）,参见：
https://www.osgeo.cn/matplotlib/gallery/color/colormap_reference.html
3、由于计算的散点密度数值大小分散，因此利用norm参数对散点密度Z1进行归一化处理(归一化方式很多，参见colors类)，并给归一化方式设置色带刻度的最大最小值vmin和vmax(一般这两个参数就是指定散点密度的最小值和最大值)，这样就建立起了密度与色带的映射关系。
https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormapnorms.html
（这里的结果与前面展示的相比改变了计算散点密度的半径：radius = 3以及绘制散点图的散点大小marksize）
作者能力水平有限，欢迎各位批评指正！
模板语言由HTML代码和逻辑控制代码组成，此处 @PHP 。通过模板语言可以快速的生成预想的HTML页面。应该算是后端渲染不可缺少的组成部分。
通过使用学习 tornado 、 bottle 的模板语言，我也效仿着实现可以独立使用的模板渲染的代码模块，模板语法来自 tornado 和 bottle 的语法。可以用来做一些简单的事情 网页渲染 ， 邮件内容生成 等HTML显示方面。以下就是简单的语法使用介绍。
1. 变量。使用 {{ }} 包裹起来，里面的变量为Python传入。模板渲染时会将传入的变量转换成字符串并填入对应位置。
2. 转义。默认传入的数据都会进行HTML转义，可以使用 {% raw value %} 来将value的内容按原始字符串输出。
3. 条件控制。支持Python的 if，elif，else 。条件代码需要放在 {% %} 内部，并且在条件结束后需要额外增加 {% end %} ，用于标识条件控制语句块范围。
4. 循环控制。支持Python的 for 和 while 。与条件控制一样也需要放在 {% %} 内部，并且结束处需要额外增加 {% end %} ，用于标识循环控制语句块的范围。
这个模板语言模块是在 Python2.7 上面开发使用的，如果要在 Python3+ 上使用需要对 str 和 bytes 进行一些处理即可，由于没有引用任何其他模块，可以很好地独立使用。
原文链接：
http://www.cnblogs.com/jeffxun/p/15585073.html
