散点图 scatter
自由坐标的表达：每个点是独立的 (x, y)，看两个变量的相关性与点云形态。广告投入 vs 转化、房价 vs 距离等关系问题的首选；本页同时覆盖四象限、回归线、分面与散点矩阵等进阶形态。
何时使用
- 两轴都不是类目，而是自由的数值坐标；
- 关心点云的整体走向（线性相关、聚簇、离群）；
- 需要第三个维度时用
group/color通道区分，或改热力图看密度。
示例
专属数据字段 scatterData（{ x, y, label?, color?, group?, size? }），不依赖 labels 类目基线。
基金风险-收益分布（回归线 + 点标注）
选基的经典一图：横轴波动率（风险）、纵轴年化收益——左上角的基金最优秀。scatterTrendline: 'linear' 画线性回归线并标注 R²，pointLabels: true 让每只基金署名。
四象限：各部门人效分布
quadrant 以数据均值（或显式 xMid / yMid）画十字参考线，四角标签随 labels 数组落位——「高效区 / 加麻加不动区」直接写在图上。
颜色通道分组 + 分组回归线
点带 group 字段时自动按组取系列色、图例按组聚合（点选整组显隐）；trendlinePerGroup: true 时每组各画一条回归线、各标各的 R²。
抖动防重叠
同值点挤在一起时加 jitter（0–20px）做确定性偏移：同数据同偏移、刷新不跳，点云分布立刻清晰。适合问卷评分、考试成绩这类大量重合的整数数据。
分面散点
facet: true + group 字段：按组切成小倍数网格，每格独立量程、自带迷你刻度与格标题，组间对比不用再挪视线对齐坐标。
散点矩阵
type: 'scatter-matrix'：matrixFields 的每个字段对生成一格散点（对角格为字段名），一图看完多变量两两相关性——强相关的格子自然呈线性带。
配置要点
- 点数上万时散点会互相重叠，此时改热力图看密度更有效；
color可给点着色分组；带group字段时图例自动按组聚合、点选整组显隐；- 每个点的
label进入点标注（pointLabels: true）与图例，悬浮 tooltip 展示坐标； scatterTrendline支持'linear' | 'poly' | 'exp'；线性回归自动标注 R²；quadrant.labels顺序为 左上 / 右上 / 左下 / 右下；中线缺省取数据均值。