用python写一段使用线性核SVM分类的代码，并输出识别正确率为y轴，惩罚参数c为x轴的图像

好的，以下是使用线性核SVM分类的代码，并输出识别正确率为y轴，惩罚参数c为x轴的图像：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 导入数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # 只使用前两个特征
y = iris.target

# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 定义惩罚参数c的取值范围
C_range = np.logspace(-2, 10, 13)

# 定义结果存储变量
scores = []

# 训练模型并计算正确率
for C in C_range:
    clf = svm.SVC(kernel='linear', C=C)
    clf.fit(X_train, y_train)
    score = clf.score(X_test, y_test)
    scores.append(score)

# 绘制结果图像
plt.figure()
plt.semilogx(C_range, scores)
plt.xlabel('Value of C for SVM')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Linear SVM Accuracy')
plt.show()

输出的图像如下所示：