Seaborn的scatterplot()函数是用来绘制散点图的。可以使用该函数来可视化两个变量之间的关系，其中一个变量表示x轴上的值，另一个变量表示y轴上的值。
下面是scatterplot()函数的基本用法：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个DataFrame
data = {
'x': [1, 2, 3, 4, 5],
'y': [2, 4, 6, 8, 10]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 绘制散点图
sns.scatterplot(x='x', y='y', data=df)
# 显示图形
plt.show()
在这个例子中，我们首先创建一个包含两个变量x和y的DataFrame。然后使用scatterplot()函数来绘制散点图，指定x轴和y轴上的变量，以及数据源。最后使用plt.show()来显示图形。
除了基本用法外，scatterplot()函数还支持许多其他参数，比如hue参数可以根据另一个变量对数据点进行着色，size参数可以根据另一个变量改变数据点的大小等。可以查看Seaborn的官方文档以了解更多信息。
