这些有用吗?

plt.scatter(np.random.randn(100), np.random.randn(100), facecolors='none')

或者使用plot()

plt.plot(np.random.randn(100), np.random.randn(100), 'o', mfc='none')

来自scatter的文档:

Optional kwargs control the Collection properties; in particular:

    edgecolors:
        The string ‘none’ to plot faces with no outlines
    facecolors:
        The string ‘none’ to plot unfilled outlines

试试下面的方法:

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

x = np.random.randn(60) 
y = np.random.randn(60)

plt.scatter(x, y, s=80, facecolors='none', edgecolors='r')
plt.show()

注意:对于其他类型的图，请参阅这篇关于使用markeredgecolor和markerfacecolor的文章。

我猜你想强调一些符合特定标准的点。您可以使用Prelude的命令对带有空圆圈的突出点进行第二个散点图，并使用第一个调用绘制所有点。确保s参数足够小，以使较大的空圆包围较小的填充圆。

另一种选择是不使用分散，而是使用圆形/椭圆命令单独绘制补丁。这些在matplotlib中。补丁，这里有一些关于如何绘制圆形、矩形等的示例代码。

这里有另一种方法:这将添加一个圆到当前轴，图或图像或其他东西:

from matplotlib.patches import Circle  # $matplotlib/patches.py

def circle( xy, radius, color="lightsteelblue", facecolor="none", alpha=1, ax=None ):
    """ add a circle to ax= or current axes
    """
        # from .../pylab_examples/ellipse_demo.py
    e = Circle( xy=xy, radius=radius )
    if ax is None:
        ax = pl.gca()  # ax = subplot( 1,1,1 )
    ax.add_artist(e)
    e.set_clip_box(ax.bbox)
    e.set_edgecolor( color )
    e.set_facecolor( facecolor )  # "none" not None
    e.set_alpha( alpha )

(由于imshow aspect="auto"，图片中的圆圈被压扁为椭圆)。

在matplotlib 2.0中，有一个名为fillstyle的参数 这样可以更好地控制标记的填充方式。 在我的情况下，我使用它与errorbars，但它适用于一般的标记 http://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.errorbar.html

fillstyle不要跟踪的价值观:[‘满’|向左拐|‘右’|‘底’| top |‘郎’]

在使用fillstyle时，有两件重要的事情要记住，

1)如果mfc被设置为任何类型的值，它将优先，因此，如果你设置fillstyle为'none'，它将不会生效。 因此，避免将mfc与fillstyle结合使用

2)你可能想要控制标记的边缘宽度(使用markeredgewidth或mew)，因为如果标记相对较小，边缘宽度较厚，标记看起来就像填充了，即使它们不是。

下面是使用errorbars的示例:

myplot.errorbar(x=myXval, y=myYval, yerr=myYerrVal, fmt='o', fillstyle='none', ecolor='blue',  mec='blue')

基于Gary Kerr的例子，可以用以下代码创建与指定值相关的空圆圈:

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
from matplotlib.markers import MarkerStyle

x = np.random.randn(60) 
y = np.random.randn(60)
z = np.random.randn(60)

g=plt.scatter(x, y, s=80, c=z)
g.set_facecolor('none')
plt.colorbar()
plt.show()