怎么基于一个现有array（名为tsne）中的二维数据（格式类似于array([[-33.84329 , -4.964348 ],[-31.112467 , 19.925512 ])）和对应的分类数据（名为aaa的list）进行多分类散点图绘制？给出python代码

要在Python中使用matplotlib库绘制多分类的散点图，你可以结合`seaborn`库中的`catplot`函数，它非常适合处理类别数据。首先，你需要安装这两个库，如果没有安装可以使用以下命令：

pip install seaborn matplotlib

然后，你可以按照以下步骤操作：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 假设tsne是一个numpy数组，aaa是一个列表，对应于tsne数组的每个样本的标签
tsne = np.array([[-33.84329, -4.964348], [-31.112467, 19.925512]])  # 示例二维数据
aaa = ['Category A', 'Category B']  # 示例分类数据

# 创建一个新的DataFrame，将tsne数据和分类数据整合
df = pd.DataFrame({'tsne_1': tsne[:, 0], 'tsne_2': tsne[:, 1], 'category': aaa})

# 使用seaborn catplot绘制多分类散点图
sns.set_theme(style="whitegrid")
g = sns.catplot(
    data=df,
    x="tsne_1",
    y="tsne_2",
    hue="category",
    palette="pastel",  # 颜色方案
    kind="scatter",
)

# 添加标题和图例
g.fig.suptitle("Multi-class Scatter Plot of TSNE Data")
g.legend(title='Categories')

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们创建了一个pandas DataFrame，然后使用`catplot`函数根据`tsne_1`和`tsne_2`列进行散点图绘制，并通过`hue`参数表示分类数据。记得替换示例数据为你实际的数据。