解读：●散点图将所有的数据以点的形式展现在平面直角坐标系上，用于展示数据集的整体情况，帮助我们分析两个变量之间的相关性，或找出趋势和规律。如果两个变量的散点看上去都在一条直线附近波动，则称变量之间是线性相关的。 ●绘制散点图： pyplot . scatter ( x , y , s = None , c = None , marker = None , cmap = None ,..) · x , y ：点的坐标。 · s ：点的面积，单位为1/72英寸。各点面积可以不同。● marker ：点的形状标记，默认为' o '圆圈。 ■ c ：点的颜色，各点颜色可以不同。 cmap ：用于将 c 中标量数据（放在一个类似数组中，表示各点某种属性的数据）,映射到颜色的色图 Colormap 实例。色图实例有： Greys 、 Reds 、 Greens 、 Blue s 、 brg 、 jet 、 rainbow 等，默认为 viridis 。

这段文字是关于散点图的基本概念和绘制方法的介绍。散点图是一种用于展示数据集整体情况的图形，可以帮助分析两个变量之间的相关性，或找出趋势和规律。如果两个变量的散点看上去都在一条直线附近波动，则称变量之间是线性相关的。

在使用 pyplot 的 scatter 函数绘制散点图时，需要指定点的坐标 x 和 y，以及点的面积 s、形状标记 marker、颜色 c，以及用于映射颜色的色图 Colormap 实例 cmap。

其中，s 参数表示点的面积，单位为 1/72 英寸，各点面积可以不同；marker 参数表示点的形状标记，默认为圆圈；c 参数表示点的颜色，各点颜色可以不同；cmap 参数用于将 c 中标量数据（放在一个类似数组中，表示各点某种属性的数据）映射到颜色的色图 Colormap 实例。常用的色图实例有 Greys、Reds、Greens、Blues、brg、jet、rainbow 等，其中默认为 viridis。