数据可视化中散点图的作业

散点图是一种常用的数据可视化方式，用于展示两个变量之间的关系。以下是一个可能的散点图作业：

要求：使用Python中的matplotlib库，从一个数据集中提取两个变量，绘制它们之间的散点图，并添加必要的标签和注释。你可以选择自己感兴趣的数据集，或者使用已有的数据集，例如iris数据集。

步骤：

1.导入必要的库和数据集

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets

# 加载iris数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # 只选取前两个特征
y = iris.target

2.绘制散点图

# 创建一个新的图形
plt.figure()

# 绘制散点图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap='viridis')

# 添加必要的标签和注释
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.title('Iris dataset')

# 显示图形
plt.show()

这个代码将绘制一张以iris数据集中的第一个特征为x轴，第二个特征为y轴，类别为颜色的散点图。你可以根据需要修改x轴、y轴、标题等的标签和注释。

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