利用FLX_FR-Pue_FLUXNET2015_FULLSET_HH_2000-2014_2-4文件基于传统机器学习算法估算FR-Pue站点的潜热通量的特征选择并绘制散点图的代码

以下是基于Python的示例代码：

首先，我们需要导入所需的库和数据：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('FLX_FR-Pue_FLUXNET2015_FULLSET_HH_2000-2014_2-4.csv', sep=',', header=0)

接下来，我们需要进行数据预处理和特征选择。这里我们选择使用相关系数和随机森林算法进行特征选择。

# 数据预处理
data = data.dropna() # 删除缺失值

# 特征选择
corr = data.corr() # 计算相关系数矩阵

# 绘制相关系数矩阵的热力图
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.imshow(corr, cmap='coolwarm', interpolation='none')
plt.colorbar()
plt.xticks(range(len(corr)), corr.columns, rotation=90)
plt.yticks(range(len(corr)), corr.columns)
plt.show()

# 使用随机森林算法选择特征
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

X = data.iloc[:, 1:-1] # 特征矩阵
y = data.iloc[:, -1] # 目标变量

rf = RandomForestRegressor()
rf.fit(X, y)

# 绘制特征重要性的柱状图
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.bar(range(len(rf.feature_importances_)), rf.feature_importances_)
plt.xticks(range(len(rf.feature_importances_)), X.columns, rotation=90)
plt.show()

最后，我们可以绘制散点图来可视化潜热通量和选择的特征之间的关系：

# 绘制散点图
plt.scatter(data['LE'], data['SW_IN'], c=data['TA'])
plt.colorbar()
plt.xlabel('LE')
plt.ylabel('SW_IN')
plt.show()

这里绘制的散点图以潜热通量（LE）为横坐标，太阳辐射（SW_IN）为纵坐标，温度（TA）为颜色。你可以根据需要进行修改。