用matplotlib可视化加州房价价格（散点图各个参数的含义）
需要用到的数据是加州住房价格的数据集。该数据集基于1990年加州入口普查的数据。
数据下载地址
将地理数据可视化
housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude")
这样很难看出来数据的内容
housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude", alpha=0.1)
alpha为0的时候画出的线或点是完全透明的，为1时是完全不透明的。alpha的值就是透明程度。
设置为0.1，可以更清楚地看出高密度数据点的位置。
housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude", alpha=0.4,s=housing["population"]/100, label="population",c="median_house_value", cmap=plt.get_cmap("jet"), colorbar=True,)
plt.legend()
每个圆的半径大小代表了每个地区的人口数量（选项s）,颜色代表价格。我们使用一个名叫jet的预定义颜色表（选项cmap）来进行可视化，颜色范围从蓝（低）到红（高）
另外在散点图中
s: 指定散点图点的大小，默认为20，通过新传入的变量，实现气泡图的绘制（size的首字母）
c: 指定散点图点的颜色，默认为蓝色（color的首字母）
marker: 指定散点图点的形状，默认为圆形
cmap: 指定色图，只有当c参数是一个浮点型的数组时才起作用
norm: 指定数据亮度， 标准化到0~1之间，使用该参数仍需要c为浮点型的数组
vmin、vmax: 亮度设置，与norm类似，如果使用了norm则该参数无效
alpha: 设置散点的透明度
edgecolors: 设置散点边界线的颜色
linewidths: 设置散点边界线的粗细
colorbar:当我们给图配渐变色时，常常需要在图旁边把colorbar显示出来。
plt.legend（）函数主要的作用就是给图加上图例，
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