对于x = [70, 68, 87, 96, 58, 62, 78, 68, 84, 96] y1 = [0.85, 0.75, 0.69, 0.7, 0.43, 0.52, 0.72, 0.62, 0.81, 0.89] y2 = [1.78, 1.96, 1.82, 1.62, 1.78, 1.96, 1.53, 1.89, 1.72, 1.63]数据，通过python画直方图

使用matplotlib库可以绘制直方图，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [70, 68, 87, 96, 58, 62, 78, 68, 84, 96]
y1 = [0.85, 0.75, 0.69, 0.7, 0.43, 0.52, 0.72, 0.62, 0.81, 0.89]
y2 = [1.78, 1.96, 1.82, 1.62, 1.78, 1.96, 1.53, 1.89, 1.72, 1.63]

plt.hist(x, bins=5)
plt.title('Histogram of Scores')
plt.xlabel('Score')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

结果将展示一个直方图，x轴为分数，y轴为频率。bins参数可以控制分组数。

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对于x = [70, 68, 87, 96, 58, 62, 78, 68, 84, 96] y1 = [0.85, 0.75, 0.69, 0.7, 0.43, 0.52, 0.72, 0.62, 0.81, 0.89] y2 = [1.78, 1.96, 1.82, 1.62, 1.78, 1.96, 1.53, 1.89, 1.72, 1.63]数据，通过python画散点图

可以使用matplotlib库中的scatter函数来绘制散点图。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt # 导入matplotlib库

x = [70, 68, 87, 96, 58, 62, 78, 68, 84, 96]
y1 = [0.85, 0.75, 0.69, 0.7, 0.43, 0.52, 0.72, 0.62, 0.81, 0.89]
y2 = [1.78, 1.96, 1.82, 1.62, 1.78, 1.96, 1.53, 1.89, 1.72, 1.63]

plt.scatter(x, y1, c='b') # 绘制散点图
plt.scatter(x, y2, c='r')

plt.xlabel('x') # 设置x轴标签
plt.ylabel('y') # 设置y轴标签
plt.title('scatter plot') # 设置图标题

plt.show() # 显示图像

运行以上代码，会绘制出如下的散点图：

其中，蓝色的散点图表示y1，红色的散点图表示y2，两点的x坐标相同。通过散点图可以大致观察出x，y1，y2之间的关系。