plt.scatter(iris_data[:,j],iris_data[:,i],c= iris_data[:,-1],cmap='brg')

这行代码使用了 Matplotlib 库中的 `scatter()` 函数在当前子图上绘制散点图。具体来说，`scatter()` 函数的第一个参数 `iris_data[:,j]` 和第二个参数 `iris_data[:,i]` 分别表示 x 和 y 轴的数据，这里使用了 NumPy 数组切片的方法获取数据。第三个参数 `c = iris_data[:,-1]` 表示使用 `iris_data` 数组中的最后一列数据作为散点图的颜色。第四个参数 `cmap = 'brg'` 表示使用蓝色、红色和绿色三种颜色来表示不同的标签类别，这里的 'brg' 是 colormap 的缩写，表示使用蓝-红-绿的渐变色。这个代码的作用是在当前子图上绘制散点图，x 轴和 y 轴的数据分别表示数据集中的两个特征，不同样本的颜色表示它们所属的标签类别。这样可以直观地观察不同特征之间的关系，并且可以看到不同标签类别之间的分布情况。

相关问题

for iris_type in iris_types: plt.scatter(data[x_axis][data['class'] == iris_type], data[y_axis][data['class'] == iris_type], label=iris_type)

这段代码是用来绘制鸢尾花数据集中两个特征的散点图，其中 `iris_types` 是一个包含鸢尾花三个类别的列表，`data` 是一个包含鸢尾花数据集的 Pandas DataFrame，`x_axis` 和 `y_axis` 分别表示用于绘制 x 轴和 y 轴的特征名称。这段代码会循环遍历 `iris_types` 列表中的每个鸢尾花类别，然后在散点图上绘制该类别的数据点，其中 `data['class'] == iris_type` 是用来选取该类别数据的布尔索引。`label` 参数用于指定每个类别在图例中显示的标签。

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() X=iris.data[:,2:] KMeans1 =KMeans(n_clusters=3) KMeans1.fit(X) label_pred=KMeans1.labels_ x0 =X[label_pred==0] x1 =x[label_pred==1] x2=x[label_pred==2] plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="r", marker='D', label='label0') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="g", marker='*', label='label1') plt.scatter(x2[:, 0], x3[:, 1], c="b", marker='+', label='label2') plt.xlabel('petal length') plt.ylabel('petal width') plt.legend() plt.show()

这段代码使用了KMeans聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类，并将聚类结果可视化。具体步骤如下：

1. 载入必要的Python库：matplotlib.pyplot、sklearn.cluster和sklearn.datasets。

2. 载入iris数据集。

3. 选取iris数据集中的第3列和第4列作为特征，将其存储在X中。

4. 初始化KMeans聚类算法，设置聚类数为3个。

5. 对选取的特征进行聚类。

6. 得到聚类标签。

7. 根据聚类标签将数据集分成三个簇。

8. 使用matplotlib.pyplot库将每个簇可视化。其中，x0、x1和x2是分别代表三个簇的二维坐标点集，用不同颜色和形状的散点图表示。

9. 添加x轴和y轴的标签，以及图例。

10. 显示图像。

注意：代码中有一处错误，应将x[label_pred==1]改为X[label_pred==1]。