matplotlib绘图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。

好的，我理解了你的问题。下面是我给出的解答：

首先，我们需要对数据进行过滤和排序，只保留体重和最长寿命这两项内容，并按照动物的分类进行排序。可以使用 Pandas 库来处理数据，代码如下：

import pandas as pd

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

# 过滤和排序
df = df[['Class', 'Body weight (kg)', 'Maximum longevity (yrs)']]
df = df.dropna()  # 删除缺失值
df = df.sort_values(by=['Class'])

接下来，我们可以使用 Matplotlib 库来创建散点图，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建散点图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
colors = {'Amphibia': 'blue', 'Aves': 'green', 'Mammalia': 'red', 'Reptilia': 'orange'}
for i, group in df.groupby('Class'):
    ax.scatter(group['Body weight (kg)'], group['Maximum longevity (yrs)'], c=colors[i], label=i)

# 添加图例、标记和标题
ax.legend()
ax.set_xlabel('Body weight (kg)')
ax.set_ylabel('Maximum longevity (yrs)')
ax.set_title('Correlation between body weight and maximum longevity by animal class')
plt.show()

在散点图中，我们使用不同的颜色来表示不同的动物分类，并在图例中标注。同时，我们也添加了 x 轴和 y 轴的标签，以及图表的标题。

希望这个解答能够帮助到你！