scatter(average_sales_price, yield_per_acre, 100, 'filled');

`scatter`函数通常是数据可视化库中的一个函数，用于在二维平面上绘制散点图，该函数的具体实现和参数会根据不同的编程语言和库而有所不同。从您给出的代码片段 `scatter(average_sales_price, yield_per_acre, 100, 'filled');` 来看，我们可以推测这个函数可能是用于根据 `average_sales_price`（平均销售额）和 `yield_per_acre`（每英亩产量）的数据来绘制一个散点图。第三个参数 `100` 可能表示散点的大小，而 `'filled'` 参数则可能表示散点是填充的样式。

由于具体的上下文不明确，这里提供一个基于Python中Matplotlib库使用scatter函数的示例，以便您了解scatter函数的一般用法：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设有两组数据，分别代表平均销售额和每英亩产量
average_sales_price = [数据1, 数据2, 数据3, ...]  # 这里用示例数据填充
yield_per_acre = [数据1, 数据2, 数据3, ...]  # 这里用示例数据填充

# 绘制散点图，散点大小为100，填充样式为实心
plt.scatter(average_sales_price, yield_per_acre, s=100, marker='o', color='blue', edgecolor='black')

# 添加标题和标签
plt.title('Average Sales Price vs Yield Per Acre')
plt.xlabel('Average Sales Price')
plt.ylabel('Yield Per Acre')

# 显示图例
plt.legend(['Scatter plot'])

# 显示图表
plt.show()

在上面的代码中，`plt.scatter` 是Matplotlib库中用于绘制散点图的函数。`average_sales_price` 和 `yield_per_acre` 是两组数据，分别代表x轴和y轴的值。`s=100` 表示散点的大小，`marker='o'` 指定了散点的形状，`color='blue'` 指定了填充颜色，`edgecolor='black'` 指定了边框颜色。