plt.scatter(training_examples["longitude"], training_examples["latitude"], cmap="coolwarm",

            c=training_targets["median_house_value"] / training_targets["median_house_value"].max())

一大批常用的colormaps

cmaps = [

         ('Perceptually Uniform Sequential',  ['viridis', 'inferno', 'plasma', 'magma']),  

         ('Sequential',     ['Blues', 'BuGn', 'BuPu',  'GnBu', 'Greens', 'Greys', 'Oranges', 'OrRd',  

                             'PuBu', 'PuBuGn', 'PuRd', 'Purples', 'RdPu',   'Reds', 'YlGn', 'YlGnBu', 'YlOrBr', 'YlOrRd']),  

         ('Sequential (2)', ['afmhot', 'autumn', 'bone', 'cool',  'copper', 'gist_heat', 'gray', 'hot',  

                             'pink', 'spring', 'summer', 'winter']),  

         ('Diverging',      ['BrBG', 'bwr', 'coolwarm', 'PiYG', 'PRGn', 'PuOr',  

                             'RdBu', 'RdGy', 'RdYlBu', 'RdYlGn', 'Spectral',  'seismic']),  

         ('Qualitative',    ['Accent', 'Dark2', 'Paired', 'Pastel1',   'Pastel2', 'Set1', 'Set2', 'Set3']),  

         ('Miscellaneous',  ['gist_earth', 'terrain', 'ocean', 'gist_stern', 'brg', 'CMRmap', 'cubehelix',  

                             'gnuplot', 'gnuplot2', 'gist_ncar',  'nipy_spectral', 'jet', 'rainbow',  

                             'gist_rainbow', 'hsv', 'flag', 'prism'])

          ]  

   

不同颜色

#画散点图  

cValue = ['r','y','g','b','r','y','g','b','r']  

ax1.scatter(x,y,c=cValue,marker='s')