jupyter上数据为wine_df import seaborn as sns # 数据可视化，散点图 #x轴设置为alcohol，y轴设置为color_intensity，按照不同的target赋予不同的点型和颜色 # # 请在这里输入代码 1

在Jupyter Notebook中，为了创建一个基于`wine_df`数据集的散点图，你可以使用Seaborn库来绘制。首先，你需要加载数据并对其进行预处理。然后，你可以按照以下步骤进行操作：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设wine_df已经是一个Pandas DataFrame
# 如果不是，先读取数据，例如：
# wine_df = pd.read_csv('wine_data.csv') # 如果数据文件是CSV格式

# 确保目标变量在DataFrame中存在
if 'target' in wine_df.columns:
    target_variable = 'target'
else:
    raise ValueError("Column 'target' not found in the dataset.")

# 创建散点图
sns.lmplot(x='alcohol', y='color_intensity', hue=target_variable, data=wine_df,
           scatter_kws={'s': 50}, palette=sns.color_palette())  # 使用不同的点型和颜色表示不同的target

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们设置了`alcohol`作为X轴，`color_intensity`作为Y轴，并通过`hue`参数指定了不同目标值(target)下的点的颜色和形状。`scatter_kws`用于设置点的大小，`palette`则选择了合适的颜色方案。