在数据分析和数据可视化中，PLT（Plotly）是一个广泛使用的开源库，用于创建各种图表。其中，PLT Scatter Empty Circle 是一种常用的散点图，用于表示数据点之间的距离和位置关系。本文将介绍 PLT Scatter Empty Circle 的基本用法和功能。

首先，需要安装 PLT 库。可以通过以下命令进行安装：

pip install plotly

安装完成后，可以通过以下命令加载 PLT 库：

import plotly.express as px

PLT Scatter Empty Circle 是一种用于表示数据点之间的距离和位置关系的散点图。通过 PLT Scatter Empty Circle，可以更好地理解数据中各个数据点之间的空间分布。

在 PLT Scatter Empty Circle 中，我们可以通过以下方式绘制数据点：

import plotly.graph_objs as go
go.Scatter(x=data.x, y=data.y, mode='markers')

其中，data.x 和 data.y 分别表示数据集中的 x 轴和 y 轴数据点。mode='markers' 表示使用标记点来绘制散点图。

在 PLT Scatter Empty Circle 中，我们还可以通过以下方式设置散点图的样式：

import plotly.express as px

fig = px.PLTScatter(data=data, x='x', y='y', mode='markers', 
                      marker=dict(size=8, color='red', opacity=0.8),
                      layout=dict(title='Original Data', xaxis=dict(title='X'),
                                   yaxis=dict(title='Y'), plot=dict(showlegend=True))))

其中，data 表示数据集，x 和 y 分别表示 x 轴和 y 轴的数据点。mode='markers' 表示使用标记点来绘制散点图。marker 参数用于设置标记点的样式，包括大小、颜色和透明度等。layout 参数用于设置散点图的布局，包括标题、x轴和 y轴的标签等。plot 参数用于设置散点图的样式，包括是否显示图例等。

假设我们有一个数据集，其中包含三个数据点：A(1, 2), B(2, 3), C(3, 4)。我们可以通过以下代码绘制 PLT Scatter Empty Circle 图：

import plotly.graph_objs as go

fig = px.PLTScatter(data=data, x='x', y='y', mode='markers',
                      marker=dict(size=8, color='red', opacity=0.8),
                      layout=dict(title='Original Data', xaxis=dict(title='X'),
                                   yaxis=dict(title='Y'), plot=dict(showlegend=True))))

fig.show()

运行以上代码后，我们可以得到以下 PLT Scatter Empty Circle 图：

从上图可以看出，数据集中的三个数据点 A(1, 2), B(2, 3), C(3, 4) 分别位于图中的三个不同位置，且距离较远。

PLT Scatter Empty Circle 是 PLT 库中一种常用的散点图，用于表示数据点之间的距离和位置关系。通过 PLT Scatter Empty Circle，我们可以更好地理解数据中各个数据点之间的空间分布。