plt.scatter(x_scatter, y_scatter, marker_size, c=colors, cmap=plt.cm.coolwarm)

这段代码用于绘制散点图，其中：

- `x_scatter` 是 x 轴上的数据；
- `y_scatter` 是 y 轴上的数据；
- `marker_size` 是每个散点的大小；
- `colors` 是每个散点的颜色，可以是一个数值数组或者分类数组；
- `cmap` 是颜色映射表，用于将数值转化为颜色值。

具体来说，`c=colors` 表示将 `colors` 数组中的数值或分类转化为颜色，`cmap=plt.cm.coolwarm` 表示使用 coolwarm 颜色映射表。你可以根据自己的需要选择不同的颜色映射表。

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plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="winter", label=label9) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="gnuplot2", label=label5) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="hot", label=label6) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="autumn", label=label7) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="terrain", label=label8) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="Oranges", label=label1) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="tab20b", label=label2) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="cool", label=label4) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="rainbow", label=label3)

您想要绘制多个散点图，每个散点图使用不同的颜色映射。您可以按照以下代码进行绘制：

plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="winter", label=label9)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="gnuplot2", label=label5)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="hot", label=label6)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="autumn", label=label7)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="terrain", label=label8)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="Oranges", label=label1)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="tab20b", label=label2)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="cool", label=label4)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="rainbow", label=label3)

plt.legend()
plt.show()

这段代码会按照您指定的不同颜色映射绘制多个散点图，并在图例中显示相应的标签。

y_show_hat = model.predict(x_show) print(y_show_hat.shape) print(y_show_hat) y_show_hat = y_show_hat.reshape(x1.shape) print(y_show_hat) plt.figure(facecolor='w') plt.pcolormesh(x1, x2, y_show_hat, cmap=cm_light) plt.scatter(x_test[0], x_test[1], c=y_test.ravel(), edgecolors='k', s=100, zorder=10, cmap=cm_dark, marker='*') plt.scatter(x[0], x[1], c=y.ravel(), edgecolors='k', s=20, cmap=cm_dark)

这段代码是一个简单的分类模型的可视化过程。首先，通过模型 `model` 的 `predict` 方法对输入数据 `x_show` 进行预测，得到预测结果 `y_show_hat`。然后，打印出 `y_show_hat` 的形状和值。

接下来，将 `y_show_hat` 重新调整形状为与 `x1` 相同，并打印出调整后的 `y_show_hat`。这一步是为了将预测结果与输入数据的网格形状对应起来。

然后，创建一个新的图表，设置背景色为白色。使用 `plt.pcolormesh` 方法绘制分类结果的颜色填充图，其中 `x1` 和 `x2` 是输入数据的网格坐标，`y_show_hat` 是预测结果，颜色映射使用之前定义的 `cm_light`。

接着，使用 `plt.scatter` 方法绘制测试数据点的散点图，其中 `x_test[0]` 和 `x_test[1]` 是测试数据的坐标，`y_test.ravel()` 是测试数据的真实标签，边缘颜色为黑色，大小为100，层次为10，颜色映射使用之前定义的 `cm_dark`，标记形状为星号。

最后，使用 `plt.scatter` 方法绘制训练数据点的散点图，其中 `x[0]` 和 `x[1]` 是训练数据的坐标，`y.ravel()` 是训练数据的真实标签，边缘颜色为黑色，大小为20，颜色映射使用之前定义的 `cm_dark`。

这段代码的目的是将分类模型的预测结果以可视化的方式展示出来，并同时展示测试数据和训练数据的分布情况。