plt.scatter(X_train_pca[:, 0], X_train_pca[:, 1], c=np.argmax(y_train, axis=1))解释这段代码的意思
时间: 2023-10-06 20:12:03 浏览: 52
这段代码使用 matplotlib 库中的 scatter 函数绘制二维散点图。其中,X_train_pca 是经过 PCA 降维后的训练集数据,[:, 0] 和 [:, 1] 分别表示取所有行的第 0 列和第 1 列数据,即将数据降到二维空间中。c=np.argmax(y_train, axis=1) 表示将训练集标签 y_train 从 one-hot 编码转为了类别标签,即将每个样本的标签从一个长度为类别数的向量转换为一个单独的类别数字。scatter 函数根据 X_train_pca 的第一列和第二列数据绘制散点图,并根据 c 参数的值给散点图上色,即不同的类别用不同的颜色表示。
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from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import datetime # 导入数据集 start = datetime.datetime.now() #计算程序运行时间 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) X_train = mnist.train.images y_train = mnist.train.labels X_test = mnist.test.images y_test = mnist.test.labels #PCA降维 pca = PCA(n_components=10) X_train_pca = pca.fit_transform(X_train) X_test_pca = pca.fit_transform(X_test) # 可视化 plt.scatter(X_train_pca[:, 0], X_train_pca[:, 1], c=np.argmax(y_train, axis=1)) plt.show() # K-means聚类 kmeans_centers = [] # 用于存储初始类中心 for i in range(10): idx = np.where(np.argmax(y_train, axis=1) == i)[0] # 获取第i类数字的索引列表 sample_idx = np.random.choice(idx) # 随机指定一个样本作为初始类中心 kmeans_centers.append(X_train_pca[sample_idx]) # 将初始类中心添加到列表中 kmeans = KMeans(n_clusters=10,init=kmeans_centers,n_init=1) kmeans.fit(X_train_pca) # 计算分类错误率 y_pred = kmeans.predict(X_test_pca) acc = accuracy_score(np.argmax(y_test, axis=1), y_pred) print("分类错误率:{:.2%}".format(1-acc)) # 计算程序运行时间 end = datetime.datetime.now() print("程序运行时间为:"+str((end-start).seconds)+"秒")优化这段代码,输出其中pca降维的因子负荷量
可以优化代码如下:
```
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import datetime
# 导入数据集
start = datetime.datetime.now() #计算程序运行时间
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
X_train = mnist.train.images
y_train = mnist.train.labels
X_test = mnist.test.images
y_test = mnist.test.labels
# PCA降维
pca = PCA(n_components=10)
X_train_pca = pca.fit_transform(X_train)
X_test_pca = pca.transform(X_test)
# 输出因子负荷量
print("PCA降维后的因子负荷量为:")
print(pca.components_)
# 可视化
plt.scatter(X_train_pca[:, 0], X_train_pca[:, 1], c=np.argmax(y_train, axis=1))
plt.show()
# K-means聚类
kmeans_centers = []
# 用于存储初始类中心
for i in range(10):
idx = np.where(np.argmax(y_train, axis=1) == i)[0] # 获取第i类数字的索引列表
sample_idx = np.random.choice(idx) # 随机指定一个样本作为初始类中心
kmeans_centers.append(X_train_pca[sample_idx]) # 将初始类中心添加到列表中
kmeans = KMeans(n_clusters=10,init=kmeans_centers,n_init=1)
kmeans.fit(X_train_pca)
# 计算分类错误率
y_pred = kmeans.predict(X_test_pca)
acc = accuracy_score(np.argmax(y_test, axis=1), y_pred)
print("分类错误率:{:.2%}".format(1-acc))
# 计算程序运行时间
end = datetime.datetime.now()
print("程序运行时间为:"+str((end-start).seconds)+"秒")
```
输出结果中包含了PCA降维后的因子负荷量,即`pca.components_`。
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:
```python
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。