plt.title('Scatter plot')

As an AI language model, I can generate the code for creating a scatter plot, but I cannot display the plot or its title as I am a text-based program. Here is the code for creating a scatter plot in Python using Matplotlib library:

import matplotlib.pyplot as plt

# x and y data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 5, 7, 8]

# create scatter plot
plt.scatter(x, y)

# set title
plt.title('Scatter plot')

# show plot
plt.show()

You can copy and paste this code into a Python environment (e.g. Jupyter Notebook, Google Colab) to create the scatter plot and display its title.

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plt.scatter(data['MEDV'], data['B'], alpha=0.5) plt.xlabel('MEDV') plt.ylabel('B') plt.title('Scatter plot of MEDV and B') plt.show() plt.scatter(data['MEDV'], data['LSTAT'], alpha=0.5) plt.xlabel('MEDV') plt.ylabel('LSTAT') plt.title('Scatter plot of MEDV and LSTAT') plt.show()

这是一个使用matplotlib库在Python中绘制散点图的代码示例。第一段代码绘制了'MEDV'和'B'之间的散点图，第二段代码绘制了'MEDV'和'LSTAT'之间的散点图。在绘制散点图时，'MEDV'被设置为横坐标，而'B'和'LSTAT'被设置为纵坐标。通过alpha参数设置透明度，使得散点图更易于观察。xlabel和ylabel函数用于设置横纵坐标的标签，title函数用于设置图表的标题。最后，使用show函数显示图表。

# 绘制散点图 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1]) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('PCA Scatter Plot') plt.show()

这段代码使用Matplotlib库绘制了降维后的数据的散点图。

`plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1])`将降维后的数据`X_pca`的第一列作为横坐标，第二列作为纵坐标，绘制了散点图。

`plt.xlabel('PC1')`和`plt.ylabel('PC2')`分别设置了横轴和纵轴的标签为'PC1'和'PC2'。

`plt.title('PCA Scatter Plot')`设置了图表的标题为'PCA Scatter Plot'。

最后，使用`plt.show()`显示绘制的散点图。