在数据分析和机器学习中，`plt.scatter()` 是绘制散点图的强大工具之一。今天，让我们一起解读这个函数的奥秘吧！📍

首先，我们来看这段代码：`plt.scatter(x[y == 1, 0], x[y == 1, 1])` 📊。这里的 `x` 是一个二维数组或矩阵，`y` 是标签向量。通过 `y == 1` 的条件筛选，我们可以提取出所有属于类别 1 的样本点，并分别取其第一列（`x[y == 1, 0]`）和第二列（`x[y == 1, 1]`）作为散点图的横纵坐标。这样就能直观地展示两类数据的分布情况啦！🎯

此外，`plt.scatter()` 还支持多种参数设置，如颜色 (`c`)、大小 (`s`) 和透明度 (`alpha`) 等，帮助我们更灵活地表达数据特征。例如，用红色标记异常值，或者让重要类别更加醒目！🌟

掌握好这些技巧，你也能轻松绘制出专业级的散点图哦！📊📈