本文系统回答了在Python中如何绘制散点图：使用Matplotlib的plt.scatter即可完成基础静态绘制，通过s、c、alpha和cmap控制大小、颜色及透明度并添加colorbar与图例；需要统计分组与快速美观可用Seaborn的scatterplot与lmplot；若强调交互与网页嵌入，使用Plotly的px.scatter并启用WebGL可在海量数据下保持流畅。为大数据场景应结合降采样、透明度与rasterized优化，并在坐标尺度（线性/对数）与颜色映射上遵循可读性原则。团队协作时，可将可视化输出与分析任务沉淀到项目协作系统，如PingCode，以便迭代追踪与合规留档。

本文系统解答了用Python控制Tello的完整路径与关键细节，强调通过稳定的Wi‑Fi与官方SDK的UDP指令序列即可实现起飞、悬停、位移与安全降落，并通过djitellopy与OpenCV高效处理视频流与状态信息。文章给出原生socket与第三方库的对比表、端口与超时策略、视觉与控制的闭环设计、常见问题的优化方法，以及在教学与团队协作中的实践建议，并提出将实验资产纳入PingCode等研发管理系统以提升复用与可追溯性的思路。展望未来，轻量化视觉、边缘计算与多机协作将提升稳定性与体验，使Python+Tello成为更可靠的教育与研究平台。