在数据可视化领域，`plt.scatter()` 是一个非常实用的函数！它能帮助我们轻松绘制散点图，尤其适合展示分类数据。假设你有两类数据（比如正样本和负样本），可以用不同的颜色区分它们，让图表更加直观易懂。🤔

首先，确保导入了 `matplotlib.pyplot`：

```python

import matplotlib.pyplot as plt

```

接着，准备你的数据。例如：

```python

x_positive = [1, 2, 3] 正样本的 x 坐标

y_positive = [4, 5, 6] 正样本的 y 坐标

x_negative = [7, 8, 9] 负样本的 x 坐标

y_negative = [1, 2, 3] 负样本的 y 坐标

```

然后，使用 `plt.scatter()` 分别绘制两类数据：

```python

plt.scatter(x_positive, y_positive, color='red', label='Positive')

plt.scatter(x_negative, y_negative, color='blue', label='Negative')

plt.legend() 添加图例

plt.show()

```

这样，你就能得到一张清晰的散点图啦！🔥红色代表正样本，蓝色代表负样本。通过调整颜色、大小或形状，还能进一步优化图表表现哦！✨

快试试吧，用代码让数据“说话”！💬