for label, color in enumerate(['red', 'blue']): mask = (y == label) mu, std = X[mask].mean(0), X[mask].std(0) P = np.exp(-0.5 * (Xgrid - mu) ** 2 / std ** 2).prod(1) Pm = np.ma.masked_array(P, P < 0.03) ax.pcolorfast(xg, yg, Pm.reshape(xx.shape), alpha=0.5, cmap=color.title() + 's') ax.contour(xx, yy, P.reshape(xx.shape), levels=[0.01, 0.1, 0.5, 0.9], colors=color, alpha=0.2) ax.set(xlim=xlim, ylim=ylim)

这段代码看起来像是用于绘制高斯混合模型的等高线图和色块图。其中，for循环枚举了数据集中的两个类别（红色和蓝色），对于每个类别，先计算出该类别的均值mu和标准差std，然后根据高斯分布的公式计算出每个样本点在该类别下的概率（即P），并绘制出这些点的色块图。接着，使用Pm.masked_array()函数将P中小于0.03的概率值屏蔽掉，然后使用ax.pcolorfast()函数绘制这些被屏蔽的点的色块图。最后，使用ax.contour()函数绘制等高线图，并设置等高线的几个高度（即0.01, 0.1, 0.5, 0.9），以及等高线的颜色和透明度。最后，使用ax.set()函数设置图的x轴和y轴的范围。

相关问题

for step,data in enumerate(trainloader,start=0):

这是一个 Python 中用于循环遍历训练数据集的语句，其中 trainloader 是一个数据加载器对象，可以用于批量加载训练数据。enumerate() 函数用于将数据集中的每个数据与其对应的索引一一对应起来，start=0 表示索引从 0 开始。

# 创建表格 for i, row in enumerate(rows): for j, val in enumerate(row): label = tk.Label(root, text=val) label.grid(row=i, column=j)没有表头

如果你想要添加表头，可以在循环创建标签之前，先创建一个标签行，用于显示表头。例如：

# 创建表头标签行
header = ['列1', '列2', '列3']
for i, val in enumerate(header):
    label = tk.Label(root, text=val)
    label.grid(row=0, column=i)

# 创建数据标签行
for i, row in enumerate(rows):
    for j, val in enumerate(row):
        label = tk.Label(root, text=val)
        label.grid(row=i+1, column=j)

这里我们先创建了一个 `header` 列表，里面包含了表头的文字内容。然后我们用一个循环来创建表头标签行，循环中的每个元素都会被创建为一个 `Label` 标签，并放置在第 0 行、对应列数的位置上。

接着我们再使用一个嵌套的循环来创建数据标签行，每个单元格都会被创建为一个 `Label` 标签，并放置在对应的行数和列数上，注意这里的行数需要加上 1，因为第 0 行已经被用来显示表头了。