Python是一种广泛使用的高级编程语言，被用于许多领域，包括科学计算、数据分析、人工智能等。在数据分析领域中，Python的matplotlib库是一种用于绘图的强大工具。本文将介绍如何使用Python的matplotlib库绘制散点图密度。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import gaussian_kde
# 生成随机数据
x = np.random.normal(size=1000)
y = np.random.normal(size=1000)
# 计算散点图密度
xy = np.vstack([x,y])
z = gaussian_kde(xy)(xy)
# 绘制散点图密度
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, c=z, s=50, edgecolor='')
plt.show()

首先，我们需要导入必要的库。numpy库是用于处理数组的库，matplotlib.pyplot是用于绘图的库，scipy.stats中的gaussian_kde函数用于计算散点图密度。

接下来，我们生成随机的x和y数据。在本例中，我们使用numpy库的normal函数生成1000个服从标准正态分布的随机数。

然后，我们将x和y数据合并为一个数组xy，并计算散点图密度。散点图密度可以用来显示数据点在平面上的分布情况。计算散点图密度可以使用scipy库中的gaussian_kde函数。该函数使用高斯核函数计算密度。

最后，我们使用matplotlib库绘制散点图密度。使用scatter函数绘制散点图，其中c参数用于指定颜色，s参数用于指定大小，edgecolor参数用于指定边框颜色。

通过以上代码，我们可以绘制出一个美观的散点图密度，显示出数据点在平面上的分布情况。