绘制自变量 job_title 和响应变量 salary 之间的散点图

很抱歉，作为一个 AI 模型并没有直接的绘图能力，但我可以给你提供代码示例，你可以使用 Python 中的 matplotlib 库或其他绘图工具来画出该散点图。

以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制散点图
plt.scatter(data['job_title'], data['salary'])

# 设置横纵坐标标签
plt.xlabel('Job Title')
plt.ylabel('Salary')

# 显示图形
plt.show()

需要注意的是，上述代码仅供参考，实际使用时需要根据数据的具体情况进行适当修改。

相关问题

import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize = (80,80)) faisal.plot.scatter(x='job_title', y='salary') plt.show()

这是一个 Python 代码片段，用于绘制散点图。

首先，`import matplotlib.pyplot as plt` 用于导入 Matplotlib 库，该库提供了丰富的绘图功能。然后，`plt.figure(figsize = (80,80))` 创建了一个新的画布，并设置画布大小为 80 x 80 英寸。

接下来，`faisal.plot.scatter(x='job_title', y='salary')` 用于绘制散点图，其中 `faisal` 是数据集，`job_title` 和 `salary` 分别是自变量和响应变量。`.plot.scatter()` 函数表示绘制散点图，其中 `x` 和 `y` 参数分别指定自变量和响应变量的列名。

最后，`plt.show()` 用于显示绘制出的散点图。

这段代码的作用是绘制自变量 `job_title` 和响应变量 `salary` 之间的散点图，以探究它们之间的关系。由于画布大小设置得很大，可以更清楚地观察数据点的分布情况。