plt.scatter(X.iloc[:, 0], X.iloc[:, 1], c=labels) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iloc'
时间: 2024-01-07 07:20:04 浏览: 44
抱歉,我的回答中有误。`X`在这里是一个`numpy.ndarray`对象,因此不能使用`iloc`方法。正确的可视化代码应该是:
```python
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.title('Clustering Results')
plt.show()
```
这里使用`X[:, 0]`和`X[:, 1]`分别表示`X`矩阵中的第一列和第二列,将它们作为横纵坐标进行可视化。
相关问题
plt.scatter(data.iloc[:, 2], data.iloc[:, 1], c=kmeans_labels)
这是一个使用matplotlib库中scatter函数进行散点图绘制的代码片段。其中,"data"是一个pandas DataFrame,".iloc[:, 2]"选取了所有行的第三列作为x轴数据,".iloc[:, 1]"选取了所有行的第二列作为y轴数据,"c=kmeans_labels"表示将k-means聚类算法的标签作为颜色参数来区分不同的数据点。
plt.scatter(X.iloc[:,0],X.iloc[:,1],c=y,alpha=0.8) plt.xlabel('radius_mean') plt.ylabel('texture_mean') plt.title('二维可视化:radius_mean——texture_mean')翻译
plt.scatter(X.iloc[:,0],X.iloc[:,1],c=y,alpha=0.8) 表示绘制散点图,其中X.iloc[:,0]表示X数据集的第一列数据作为x轴,X.iloc[:,1]表示X数据集的第二列数据作为y轴,c=y表示按照y数据集的值进行颜色区分,alpha=0.8表示点的透明度为0.8。
plt.xlabel('radius_mean') 表示设置x轴标签为"radius_mean"。
plt.ylabel('texture_mean') 表示设置y轴标签为"texture_mean"。
plt.title('二维可视化:radius_mean——texture_mean') 表示设置整个图的标题为"二维可视化:radius_mean——texture_mean",其中"radius_mean——texture_mean"表示x轴和y轴的名称。
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