在这篇博客中，用一个小栗子来介绍一下散点图在多变量数据中的一方面应用。
scikit库中提供了一些数据，这里使用iris数据集，是一种鸢尾属植物，所给数据中包括两种类型的花，目的是根据所给信息判断两种花分别属于哪一类。也就是说找到区分这两种花的方法。
加载库
1 from sklearn.datasets import load_iris 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 import itertools导入数据
1 data = load_iris() 2 x = data['data'] 3 y = data['target'] 4 col_names = data['feature_names']首先看一下这个数据集中都有什么，放一张过程中的截图。
从上面以及具体内容（数据较多，可以自行查看）可以看到，x中是150x4的二维数组，对应着花萼的长度宽度和花瓣的长度宽度。y中是存储着已知的每组数据对应的花的种类，有0、1两种情况。feature_names中存了每个属性的名称。
先给出主要的程序，然后慢慢解释其中用到的知识点。
1 # 绘出6个图形，包括了以下几个列：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度 2 plt.close('all') # 关掉其他的图像 3 plt.figure(1) 4 5 # 绘制一个3行2列的图 6 subplot_start = 321 7 col_numbers = range(0, 4) 8 # 为图形添加标签 9 col_pairs = itertools.combinations(col_numbers, 2) 10 plt.subplots_adjust(wspace = 0.5) 11 12 for col_pair in<
