dot1 = ax.scatter(y, ypred, s=80, c='white', edgecolors='royalblue', marker='o', linewidth=2)

这段代码是使用 matplotlib 绘制散点图的示例。假设 `ax` 是一个 Axes 对象，`y` 是真实值，`ypred` 是预测值。代码中的 `scatter` 函数用于在坐标系上绘制散点图，具体参数如下：

- `y`：横坐标，真实值。
- `ypred`：纵坐标，预测值。
- `s`：散点的大小，默认为 20。
- `c`：散点的颜色，默认为 'b'，这里设置为 'white'。
- `edgecolors`：散点边缘的颜色，默认为 'face'，这里设置为 'royalblue'。
- `marker`：散点的形状，默认为 'o'，这里设置为 'o'。
- `linewidth`：散点边缘的线宽，默认为 None，这里设置为 2。

通过以上设置，你可以在 matplotlib 中绘制以 `y` 为横坐标、`ypred` 为纵坐标的散点图，并设置散点的大小、颜色、形状等属性。

相关问题

sig2 = ax.scatter(X[area], Y[area], marker=".", s=1, c="k", transform=ccrs.PlateCarree())

这段代码是用来绘制散点图的，其中X和Y是散点图的横纵坐标，area则是指定哪些散点需要被绘制，marker指定散点的形状，s指定散点的大小，c指定散点的颜色，transform则是指定绘图的坐标系。这里使用的是ccrs.PlateCarree()，表示使用等距圆柱投影。最后，该代码返回的是一个scatter对象ax。

dtr =tree.DecisionTreeRegressor(criterion = 'mae',max_depth = 5) dtr.fit(Xteain,Ytrain) pred = dtr.predict(Xtest) fig = plt.figure(figsize=(15.6,7.2)) ax = fig.add_subplot(111) s1 = ax.scatter(range(len(pred)),pred,facecolors="red",label='预测') s2 = ax.scatter(range(len(Ytest))),Ytest,facecolors="blue",label='实际') plt.ylabel('电力负荷',fontsize = 15) plt.xlabel('样本编号',fontsize = 15) plt.legend()哪里错了

在第11行代码中，多了一个右括号，导致代码语法错误。正确的代码应该是：

dtr = tree.DecisionTreeRegressor(criterion='mae', max_depth=5)
dtr.fit(Xtrain, Ytrain)
pred = dtr.predict(Xtest)
fig = plt.figure(figsize=(15.6, 7.2))
ax = fig.add_subplot(111)
s1 = ax.scatter(range(len(pred)), pred, facecolors="red", label='预测')
s2 = ax.scatter(range(len(Ytest)), Ytest, facecolors="blue", label='实际')
plt.ylabel('电力负荷', fontsize=15)
plt.xlabel('样本编号', fontsize=15)
plt.legend()

另外，代码中没有显示 Xtrain 和 Ytrain 是如何定义的，如果这些变量没有被正确定义，代码也会出错。