以下是一个使用Python的matplotlib库绘制不同筛选数据集的散点图的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建示例数据集
np.random.seed(0)
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

# 创建筛选条件
filter1 = x > 0
filter2 = y < 0

# 绘制散点图
plt.scatter(x[filter1], y[filter1], color='red', label='Filter 1')
plt.scatter(x[filter2], y[filter2], color='blue', label='Filter 2')
plt.scatter(x[np.logical_and(filter1, filter2)], y[np.logical_and(filter1, filter2)], color='green', label='Filter 1 and Filter 2')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.legend()
plt.show()

这段代码首先使用numpy库生成了两个随机的数据集x和y，然后创建了两个筛选条件filter1和filter2，分别表示x大于0和y小于0的数据点。接着使用matplotlib的scatter函数绘制了三个不同的散点图，分别对应filter1、filter2以及filter1和filter2的交集。最后，添加了坐标轴标签和图例，并显示出散点图。

你可以根据自己的需求修改示例代码中的数据集和筛选条件，以适应你的数据集和需求。