解释plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.scatter(X_resampled[:, 0], X_resampled[:, 1], c=y_resampled) plt.show()

这段代码是用来绘制二维散点图的。具体来说，plt.figure(figsize=(10, 8)) 表示创建一个画布（figure），并设置画布的大小为10x8英寸。plt.scatter(X_resampled[:, 0], X_resampled[:, 1], c=y_resampled) 表示在画布上绘制散点图，X_resampled[:, 0] 和 X_resampled[:, 1] 分别表示数据集中的第一列和第二列特征，c=y_resampled 表示给每个点设置一个颜色，颜色的取值由 y_resampled 决定。最后，plt.show() 表示显示绘制的图像。这段代码通常用于可视化分类模型中的样本分布，以便观察数据的分布情况和模型的分类效果。

相关问题

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA # 进行PCA降维 pca = PCA(n_components=2) x_pca = pca.fit_transform(x) # 绘制散点图 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) ax1.scatter(x_pca[:, 0], x_pca[:, 1], c=y) ax1.set_title('Original dataset') # 进行ADASYN过采样 adasyn = ADASYN(random_state=42) x_resampled, y_resampled = adasyn.fit_resample(x, y) # 进行PCA降维 x_resampled_pca = pca.transform(x_resampled) # 绘制散点图 ax2.scatter(x_resampled_pca[:, 0], x_resampled_pca[:, 1], c=y_resampled) ax2.set_title('Resampled dataset') plt.show()把点弄小一点

你可以调整`scatter`函数中的`s`参数来改变散点的大小。例如，将`s`设置为`10`可以使散点变得更小：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA

# 进行PCA降维
pca = PCA(n_components=2)
x_pca = pca.fit_transform(x)

# 绘制散点图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
ax1.scatter(x_pca[:, 0], x_pca[:, 1], c=y, s=10)
ax1.set_title('Original dataset')

# 进行ADASYN过采样
adasyn = ADASYN(random_state=42)
x_resampled, y_resampled = adasyn.fit_resample(x, y)

# 进行PCA降维
x_resampled_pca = pca.transform(x_resampled)

# 绘制散点图
ax2.scatter(x_resampled_pca[:, 0], x_resampled_pca[:, 1], c=y_resampled, s=10)
ax2.set_title('Resampled dataset')
plt.show()

该代码将原始数据集和ADASYN过采样后的数据集投影到二维平面上，并使用散点图进行可视化比较。其中，原始数据集的样本点用不同颜色进行区分，而过采样后的样本点则全部用相同颜色表示。所有散点的大小都设置为了`10`。你可以根据需要调整`s`参数的大小。

解释plt.scatter(X_resampled[:, 1], X_resampled[:, 2], c=y_resampled)

这行代码使用了 Matplotlib 库中的 scatter 函数来绘制散点图。其中，X_resampled[:, 1] 表示取出 X_resampled 数组中所有行的第二列数据，X_resampled[:, 2] 表示取出 X_resampled 数组中所有行的第三列数据。这两个数组组成了散点图中的横纵坐标。c=y_resampled 表示将 y_resampled 数组中的数据用颜色来表示不同的类别，具体的颜色由 Matplotlib 自动分配。这行代码的作用是将经过采样后的数据集可视化出来，便于我们观察数据的分布情况。