根据matplotlib绘图 利用散点图可视化动物之间的相关性：假设当前数据集中包含了与各种动物相关的信息，并对各种动物属性间的相关性进行可视化操作，具体要求如下所示： （1）当前所给定的数据集并不完整，可以过滤掉某些数据，以使最终样本仅包含体重和最长寿命两项内容，随后根据动物的分类对数据进行排序。 （2）创建散点图，并可视化体重和最长寿命间的相关性。根据分类，针对分组数据样本使用不同的颜色。随后，添加图例、标记和标题。

好的，让我来解答您的问题。首先，根据您的要求，我们需要使用matplotlib库中的scatter函数绘制散点图，并使用pandas库来处理数据。下面是代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
data = pd.read_csv('animal_data.csv')

# 过滤不需要的列，只保留体重和最长寿命
data = data[['Body weight (kg)', 'Maximum longevity (yrs)', 'Class']]

# 按照分类对数据进行排序
data = data.sort_values(by='Class')

# 创建散点图
plt.scatter(data['Body weight (kg)'], data['Maximum longevity (yrs)'], c=data['Class'])

# 添加图例
plt.legend()

# 添加标记和标题
plt.xlabel('Body weight (kg)')
plt.ylabel('Maximum longevity (yrs)')
plt.title('Correlation between body weight and maximum longevity of animals')

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们首先使用pandas库读取数据集，并过滤掉不需要的列，只保留体重和最长寿命两项内容。然后，我们按照动物的分类对数据进行排序，并使用scatter函数创建散点图，其中颜色由分类决定。最后，我们添加了图例、标记和标题，并使用show函数显示图形。

值得注意的是，由于您并没有提供数据集的具体内容，上述代码仅作为示例，具体操作需要根据您的数据集进行调整。