散点图Matplotlib 2D > 3D

散点图是一种用于展示两个变量之间关系的图表类型。它通过在坐标系中绘制数据点来表示变量之间的关联程度。Matplotlib是一个流行的Python数据可视化库，提供了丰富的绘图功能，包括绘制散点图。

散点图的优势在于能够直观地展示变量之间的相关性。通过观察散点图，我们可以判断出变量之间的趋势、分布以及异常值等信息。散点图通常用于探索性数据分析，帮助我们发现数据中的模式和趋势。

散点图在许多领域都有广泛的应用场景。以下是一些常见的应用场景：

1. 数据分析和可视化：散点图可以帮助数据分析人员更好地理解数据，并发现其中的规律和趋势。它可以用于探索数据集中的关系，例如变量之间的相关性、聚类等。
2. 机器学习：散点图可以用于可视化机器学习模型中的数据分布和分类情况。通过绘制不同类别的数据点，我们可以直观地观察到模型的分类效果。
3. 科学研究：散点图在科学研究中也有广泛的应用，例如物理学、生物学、地理学等领域。科学家可以通过绘制散点图来研究变量之间的关系，并从中得出结论。

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