plt.scatter(X.iloc[:, 0], X.iloc[:, 1], c=labels) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iloc'

时间: 2024-01-07 08:20:04 浏览: 108
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

我的代码是这个import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd iris = pd.read_csv('E:/data/iris.csv') x1 = iris.loc[iris['Species'] == 'Iris-setosa'].iloc[:,:2] x2 = iris.loc[iris['Species'] == 'Iris-versicolor'].iloc[:,:2] x3 = iris.loc[iris['Species'] == 'Iris-virginica'].iloc[:,:2] plt.scatter(x1.iloc[:,:1], x1.iloc[:,1:2], c = 'b', marker = '+') plt.scatter(x2.iloc[:,:1], x2.iloc[:,1:2], c = 'y', marker = 'x') plt.scatter(x3.iloc[:,:1], x3.iloc[:,1:2], c = 'g', marker = 'o') plt.xlabel('SepalWidth') plt.ylabel('SepalLength') plt.title('Sepal_scatterDiagram')但是它报了这个错误KeyError: 'Species'

这个错误表示在 iris 数据集中没有名为 'Species' 的列。请检查一下你的数据集的列名是否正确，或者在读取数据集时指定正确的列名。你可以使用以下代码指定列名： ``` iris = pd.read_csv('E:/data/iris.csv', names=['SepalLength', 'SepalWidth', 'PetalLength', 'PetalWidth', 'Species']) ``` 这里假设 iris 数据集的前四列分别为 'SepalLength', 'SepalWidth', 'PetalLength', 'PetalWidth'，最后一列为 'Species'。如果你的数据集的列名与此不同，请相应地修改参数 names 的值。

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。
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plt.scatter(x, y, c="b", label="scatter figure") - x: 这个参数代表 x 轴上的数值序列，通常是一个一维数组或列表，用于决定每个散点在 x 轴上的位置。 - y: 类似地，y 参数代表 y 轴上的数值序列，它...

scatter = plt.scatter(label.iloc[:, 0],ytr[:,0], c=label.iloc[:, 0], cmap='viridis', alpha=0.6) # 设置颜色条 plt.colorbar(scatter)调整该代码颜色调的字号大小

在给定的代码片段中，scatter函数用于创建散点图，其中点的颜色由label.iloc[:, 0]这一列的数据驱动，并使用了'viridis' colormap。alpha=0.6设置了透明度。然后通过plt.colorbar(scatter)添加了一个颜色...

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=...

plt.plot(data.iloc[:,1]) plt.hist(data.iloc[:,1],bins=2000)

那么我可以告诉您，第一个代码片段使用 Matplotlib 库中的 plot 函数绘制一个折线图，其中 x 轴为数据的行索引，y 轴为数据的第二列。第二个代码片段使用 Matplotlib 库中的 hist 函数绘制一个直方图，其中 x 轴为...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans # 生成随机数据 np.random.seed(0) X = np.random.randn(1000, 2) # 使用K-means算法进行聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(X) labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # 可视化聚类结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels) plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', color='red') plt.title('Clustering Visualization') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show()代码讲解

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels) plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', color='red') plt.title('Clustering Visualization') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show() 使用plt...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.cluster import KMeans # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data[:, :2] # 取前两个特征作为萼片长和宽 # 进行Kmeans聚类划分 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) labels = kmeans.labels_ # 绘制散点图 plt.scatter(X[labels == 0, 0], X[labels == 0, 1], c='red', label='Cluster 1') plt.scatter(X[labels == 1, 0], X[labels == 1, 1], c='blue', label='Cluster 2') plt.scatter(X[labels == 2, 0], X[labels == 2, 1], c='green', label='Cluster 3') plt.xlabel('Sepal Length') plt.ylabel('Sepal Width') plt.title('Kmeans Clustering of Iris Dataset') plt.legend() plt.show()改进此代码

plt.scatter(X[labels == 0, 0], X[labels == 0, 1], c='red', label='Cluster 1') plt.scatter(X[labels == 1, 0], X[labels == 1, 1], c='blue', label='Cluster 2') plt.scatter(X[labels == 2, 0], X[labels =...

import matplotlib.pyplot as plt import xlutils import openpyxl import numpy as np import xlrd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import datasets wk = openpyxl.load_workbook("D:\localDirection\细分表格\X(28465-28775)\\531.xlsx") ws = wk.active data= xlrd.open_workbook('D:\localDirection\细分表格\X(28465-28775)\\531.xls') worksheet = data.sheet_by_name("Sheet1") X = data[:, :2] # #表示我们取特征空间中的4个维度 print(X.shape) # 绘制数据分布图 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c="red", marker='o', label='see') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('sepal width') plt.legend(loc=2) plt.show() estimator = KMeans(n_clusters=3) # 构造聚类器 estimator.fit(X) # 聚类 label_pred = estimator.labels_ # 获取聚类标签 # 绘制k-means结果 x0 = X[label_pred == 0] x1 = X[label_pred == 1] x2 = X[label_pred == 2] plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="red", marker='o', label='label0') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="green", marker='*', label='label1') plt.scatter(x2[:, 0], x2[:, 1], c="blue", marker='+', label='label2') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('sepal width') plt.legend(loc=2) plt.show()

- 第27至35行使用 matplotlib 库的 scatter 函数将聚类结果以不同颜色的散点图展示在坐标系中，其中 label0、label1、label2 分别表示聚类结果的三个簇（注意：应该使用 np.array(X)[label_pred == 0] 将标签应用到...

完成填空 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs # 生成样例数据集 300条数据，4个类 std=2 data, labels = make_blobs( ) # 数据可视化 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], s=50) plt.title("原始数据分布") plt.show() # K-means聚类分析 kmeans = #DBSCAN聚类分析 # 可视化聚类结果 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=, s=50, cmap='viridis') #画出类中心 plt.scatter( , c='red', marker='x', s=200) plt.title("K-means聚类结果") plt.show() # 可视化聚类结果 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=, s=50, cmap='viridis') #画出类中心 plt.scatter( , c='red', marker='x', s=200) plt.title("DBSCAN聚类结果") plt.show()

plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=kmeans.labels_, s=50, cmap='viridis') # K-means聚类结果 plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], c='red', marker='x', s=200) # 画...

def show_figure(): x = df.iloc[:, 0] y = df.iloc[:, 1] if plt.fignum_exists(1): plt.clf() plt.scatter(x, y) # 将图像框架放在滚动框架中 canvas = FigureCanvasTkAgg(plt.gcf(), master=frame) canvas.draw() canvas.get_tk_widget().pack() button1.config(command=lambda: (button1.config(state="disabled"), show_figure())) 解释每一句代码含义

2. x = df.iloc[:, 0]：从 df 数据框中提取所有行的第一列，存储到 x 中。 3. y = df.iloc[:, 1]：从 df 数据框中提取所有行的第二列，存储到 y 中。 4. if plt.fignum_exists(1):：如果存在窗口...

逐句注释import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score import pandas as pd data = pd.read_csv('xigua.csv') # 加载数据 print(data) print(data.shape) X = data.iloc[: ,1:3].values print(X) print(X.shape) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c = "red", marker = 'o', label = 'None') plt.ylabel('Sugar content') plt.xlabel('density') plt.legend(loc = 2) plt.show() #运用数学方法计算k的取值 score = [] for i in range(10): model = KMeans(n_clusters = i + 2) model.fit(X[:, 1:3]) #计算轮廓系数，系数取值范围[-1,1]，越接近1的，k的值越好 score.append(silhouette_score(X[:, 0:2], model.labels_, metric = 'euclidean')) plt.figure(figsize = (5, 4)) plt.plot(range(2, 12, 1), score) plt.show() #n_clusters表示k的取值，也就是聚成簇的数量 #fit()函数：做的就是模型训练 kmeans = KMeans(n_clusters = 3, random_state = 0, ).fit(X[:, 1:3]) label_pred = kmeans.labels_#获取聚类标签 print(label_pred) centroids = kmeans.cluster_centers_ #获取聚类簇心 print(centroids) #绘制结果 x0 = X[label_pred == 0] x1 = X[label_pred == 1] plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c = "red", marker = 'o', label = 'label0') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c = "green", marker = '*', label = 'label1') plt.ylabel('Sugar content') plt.xlabel('density') plt.legend(loc = 2) plt.show()

X = data.iloc[:, 1:3].values # 取第2列和第3列作为特征 print(X) # 打印特征 print(X.shape) # 打印特征的形状 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c="red", marker='o', label='None') # 绘制散点图 plt.ylabel('...

fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.scatter3D(X.iloc[:,0],X.iloc[:,1],X.iloc[:,2],c=y , alpha=0.8) plt.title('三维可视化：radius_mean——texture_mean——perimeter_mean')代码解释

其中，X.iloc[:,0]、X.iloc[:,1] 和 X.iloc[:,2] 分别表示数据集中第一列、第二列和第三列的特征值。而 y 则表示数据集中的标签值。代码中的 ax.scatter3D() 函数用于绘制三维散点图，其中 c=y 参数表示按照标签值 y...

plt.scatter(data[:,0], data[:,1], c=labels) plt.scatter(centers[:,0], centers[:,1], marker='*', s=100, c='r')

这是一个用于可视化K-...plt.scatter函数用于绘制散点图，第一个参数是x轴数据，第二个参数是y轴数据，c参数指定每个数据点的颜色，marker参数指定中心点的标记形状，s参数指定中心点的大小，c参数指定中心点的颜色。

d2l.set_figsize() d2l.plt.scatter(features[:,(1)].detach().numpy(),labels.detach().numpy(),1): SyntaxError: invalid syntax

d2l.plt.scatter(features[:,1].detach().numpy(), labels.detach().numpy(), s=1) # 将1作为点的大小 其中s=1表示每个点的大小为1。如果你仍然收到 SyntaxError，可能是其他地方的语法问题，比如括号、缩进...

plt.scatter( X[:,0]，X[:,1],c=model. labels_, cmap=cmap_bold1) plt.scatter( centroid[:,0],centroid[:,1],marker='o', s=200, edgecolors='k', c=[0,1,2]，cmap=cmap_light ) #"(" 未关闭

但是，在第二行的 plt.scatter() 函数调用中，您在 c 参数的值中使用了 [0,1,2]。 这可能会导致代码中的语法错误。为了解决这个问题，请确保在 plt.scatter() 函数中使用相同的参数类型和值。 如果 model...

d2l.plt.scatter(features[:,1].detach().numpy(),labels.detach().numpy(),1);

这行代码使用了 PyTorch 的张量（tensor）操作和 Matplotlib 的绘图功能，将数据集中第二列特征（features[:,1]）和标签（labels）分别作为 x 轴和 y 轴坐标，以点的形式画在图上。其中，detach() 方法用于将张量从...

d2l.plt.scatter(features[:, 1].detach().numpy(), labels.detach().numpy(), 1);

labels.detach().numpy() 表示取出标签，并将其转换为 NumPy 数组。最后的参数 1 表示散点的大小为 1。这行代码的作用是将数据集中的样本以散点图的形式展示出来，横轴表示第二个特征，纵轴表示标签。

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