Python是一種高級編程語言，擁有廣泛的應用場景。在數據分析方面，Python也有著得天獨厚的優勢。今天我們來看一看Python中相關性散點圖的使用。

相關性散點圖（Scatter Plot）是一種常用的數據可視化方法，用于表示兩個變量之間的關系。Python中有多種可視化庫，比如matplotlib和seaborn等，均能夠輕松地生成相關性散點圖。

# 導入matplotlib庫
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成樣本數據
x = [1, 2, 3, 4, 5] 
y = [2, 4, 5, 6 ,8]
# 繪制相關性散點圖
plt.scatter(x, y)
# 顯示圖形
plt.show()

代碼中，我們首先導入了matplotlib庫。接著，我們生成了兩組樣本數據，分別存儲在x和y變量中。最后，我們使用scatter函數繪制了相關性散點圖，并通過show方法顯示了圖形。

除了matplotlib，seaborn庫也能夠幫助我們生成相關性散點圖。seaborn相比于matplotlib，功能更加強大，美觀度更高，使用也更加方便。

# 導入seaborn庫
import seaborn as sns
# 生成樣本數據
x = [1, 2, 3, 4, 5] 
y = [2, 4, 5, 6 ,8]
# 繪制相關性散點圖
sns.scatterplot(x=x,y=y)
# 顯示圖形
plt.show()

代碼中，我們首先導入了seaborn庫。接著，我們生成了兩組樣本數據，分別存儲在x和y變量中。最后，我們使用scatterplot函數繪制了相關性散點圖，并通過show方法顯示了圖形。

總的來說，Python中的相關性散點圖的繪制非常簡單，并且通過可視化能夠更加直觀地觀察兩個變量之間的關系。