利用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，以下是使用Matplotlib绘制散点图并可视化动物体重和最长寿命之间的相关性的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
df = pd.read_csv("animals.csv")

# 过滤和删除不需要的列
df = df[["Animal", "Body Weight (kg)", "Maximum longevity (yrs)"]]

# 对数据按照动物分类进行排序
df = df.sort_values(by=["Animal"])

# 创建散点图
plt.scatter(df["Body Weight (kg)"], df["Maximum longevity (yrs)"], c=df["Animal"])

# 添加图例、标记和标题
plt.legend()
plt.xlabel("Body Weight (kg)")
plt.ylabel("Maximum longevity (yrs)")
plt.title("Correlation between Body Weight and Maximum Longevity of Animals")

# 展示图形
plt.show()

这段代码首先读取数据集，然后过滤和删除不需要的列，只保留了"Animal"、"Body Weight (kg)"和"Maximum longevity (yrs)"三列。接着，使用"sort_values()"函数按照动物分类对数据进行排序。然后，使用Matplotlib的"scatter()"函数创建散点图，并将动物种类作为颜色标记。最后，添加图例、标记和标题，展示图形。运行这段代码后，您将得到一个可视化的动物体重和最长寿命之间相关性的散点图。