Python是一種十分強大的高級編程語言，它廣泛應用于數據科學、人工智能、機器學習等領域。在Python中，我們可以使用各種庫和工具來進行數據處理、可視化等操作。其中，matplotlib是Python中最常用的繪圖庫之一，它可以制作出各種精美的圖表，包括散點圖、折線圖、柱狀圖等等。

在本文中，我們將學習如何使用Python和matplotlib繪制包含數百萬個點的散點圖。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成隨機數據
x = np.random.normal(size=1000000)
y = np.random.normal(size=1000000)
# 繪制散點圖
plt.scatter(x, y, alpha=0.01)
plt.show()

上述代碼中，我們首先導入matplotlib.pyplot模塊和numpy模塊，分別用于繪圖和生成隨機數據。然后，我們使用numpy.random.normal函數生成了大小為1000000的隨機數據集。最后，我們使用plt.scatter函數繪制了散點圖，并將alpha參數設置為0.01，以調整點的透明度。

散點圖繪制完成后，我們可以看到一個包含百萬級點的圖表，但是因為點的密度過大，使得圖表的信息無法清晰地展現出來。因此，我們可以通過一些調整來使得圖表更易讀。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成隨機數據
x = np.random.normal(size=1000000)
y = np.random.normal(size=1000000)
# 繪制散點圖
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6), dpi=120)
hb = ax.hexbin(x, y, gridsize=200, cmap='inferno')
cb = fig.colorbar(hb, ax=ax)
ax.set_title("Million Points", fontsize=14, fontweight='bold')
ax.set_xlabel("X", fontsize=12)
ax.set_ylabel("Y", fontsize=12)
plt.show()

在上述代碼中，我們使用了hexbin函數代替scatter函數繪制散點圖。hexbin函數可以將一些區域的點集合并為一個六邊形的圖塊，從而能夠更加清晰地展示百萬個點。我們還使用了一些調整參數，如設置圖表的大小、分辨率、網格大小以及顏色映射等等，使得圖表更美觀，易讀。

綜上，我們可以使用Python和matplotlib輕松繪制百萬級散點圖，并通過一些調整參數使得圖表更易讀、更美觀。希望讀者們能夠借此了解Python和matplotlib的一個小技巧，在數據可視化方面更加游刃有余。