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。最后，针对x轴和y轴使用对数刻度。

好的，我可以为你提供Python的代码来实现这个任务，代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 过滤数据和排序
data = data[['Body weight (kg)', 'Maximum longevity (yrs)', 'Class']]
data = data.dropna()
data = data.sort_values(by=['Class'])

# 创建散点图
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(data['Body weight (kg)'], data['Maximum longevity (yrs)'], c=data['Class'].astype('category').cat.codes)

# 添加图例、标记和标题
classes = pd.unique(data['Class'])
ax.set_xlabel('Body weight (kg)')
ax.set_ylabel('Maximum longevity (yrs)')
ax.set_title('Correlation between Body Weight and Maximum Longevity')
ax.legend(classes)

# 使用对数刻度
ax.set_xscale('log')
ax.set_yscale('log')

# 显示图像
plt.show()

解释一下上述代码的每个步骤：

1. 使用pandas库读取数据文件'animal_data.csv'。

2. 过滤数据和排序：选择体重和最长寿命两项内容，过滤掉缺失值并根据动物分类排序。

3. 创建散点图：使用Matplotlib库的scatter函数创建散点图，将体重和最长寿命作为x轴和y轴，使用分类变量的编码作为颜色。

4. 添加图例、标记和标题：使用set_xlabel、set_ylabel和set_title函数添加x轴标签、y轴标签和标题，并使用legend函数添加图例。

5. 使用对数刻度：使用set_xscale和set_yscale函数将x轴和y轴刻度设置为对数刻度。

6. 显示图像：使用show函数显示图像。

通过以上代码，你可以实现利用散点图可视化动物之间的相关性，并根据动物分类使用不同颜色表示，同时添加图例、标记和标题，最后将x轴和y轴刻度设置为对数刻度以显示数据的范围和变化。