Matplotlib绘制散点图时X轴高亮与图例添加问题求助

针对你提出的两个复现问题，可直接参考以下实现方法修改代码：

1. X轴低数值区域高亮实现 #

通过Matplotlib坐标轴对象的axvspan()方法即可绘制指定X轴区间的半透明高亮层，将图层顺序zorder设为0可以保证高亮块在散点下方，不会遮挡数据点：

# 获取当前绘图坐标轴对象
ax = plt.gca()
# 高亮X轴0-4区间（覆盖Si/Al=1、3两个低数值点位），浅灰色半透明填充
ax.axvspan(0, 4, color='gray', alpha=0.2, zorder=0)

如果需要调整高亮范围、颜色深浅，直接修改方法内的起止X坐标、alpha透明度参数即可。

2. 分类图例正确添加方法 #

你原有代码是按X轴点位循环，单次绘制3个不同分类的散点，Matplotlib无法自动识别分类归属，因此无法生成正确图例。需要调整绘图逻辑：按水含量分类单独遍历绘图，每次绘图时传入对应label参数，最后调用legend()即可自动生成匹配的图例。
修改后的完整可运行代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 原始数据集
x = [192, 188/4, 168/24, 144/48, 96/96]
ys = [[2.20, 0.758, 0.691], [1.44, 0.708, 0.733], [0.491, 0.379, 0.440], [0.349, 0.350, 0.165], [0.199, 0.157, 0.163]]

# 分类配置：对应颜色、图例标签
category_conf = [
    {"color": "r", "label": "Water_Cubic12"},
    {"color": "y", "label": "Water_Cubic24"},
    {"color": "g", "label": "Water_Cubic48"}
]

# 按分类逐组绘制散点
for cat_idx, conf in enumerate(category_conf):
    # 提取当前分类在所有X点位对应的Y值
    cat_y_values = [y_group[cat_idx] for y_group in ys]
    plt.scatter(x, cat_y_values, color=conf["color"], label=conf["label"])

# 添加X轴低数值区高亮
ax = plt.gca()
ax.axvspan(0, 4, color='gray', alpha=0.2, zorder=0)

# 坐标轴与标题配置
plt.xticks([192, 188/4, 168/24, 144/48, 96/96])
plt.xlabel("Si/Al Ratio")
plt.ylabel("Diff Coeff (Ang**2)")
plt.title("Si/Al vs Diff Coeff at 300k for Water Content (12, 24, 48)")

# 放置图例在图表外侧，避免遮挡数据
plt.legend(loc=2, bbox_to_anchor=(1.05, 1), borderaxespad=0., fontsize=11)
# 自动调整布局，防止标签、图例被画布截断
plt.tight_layout()

plt.show()

补充优化：代码末尾添加的plt.tight_layout()可以自动适配画布元素位置，避免外侧图例、坐标轴标签被边缘截断。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Saha_1994