解释代码for i in range(k): plt.plot(centroids[i, 0], centroids[i, 1], mark[i]) plt.show()

这段代码是用于在数据可视化中绘制聚类中心点的图示效果。其中，k代表聚类的数量，centroids是一个k行2列的矩阵，每一行代表一个聚类中心的坐标。mark是一个字符串列表，代表每个聚类中心的形状和颜色。

通过for循环遍历每一个聚类中心，使用plt.plot()方法绘制出每个中心点的图形，然后用plt.show()方法展示出来。这样我们就能直观地观察到聚类中心点的位置和分布情况。

相关问题

解析一下这串代码 for i in range(m): markIndex = int(clusterAssment[i, 0]) plt.plot(dataSet[i, 0], dataSet[i, 1], mark[markIndex]) # 设定质心颜色形状 mark = ['Dr', 'Db', 'Dg', 'Dk', '^b', '+b', 'sb', 'db', '<b', 'pb'] # 绘制质心 for i in range(k): plt.plot(centroids[i, 0], centroids[i, 1], mark[i]) plt.show()

这是一个 Python 代码段，主要是用于可视化 K-Means 算法的聚类结果。以下是对代码的解析：

第一行代码是一个 for 循环，用于遍历每个数据点。m 是数据集中的数据点数量，range(m) 是一个可迭代对象，i 在循环中依次取值 0 到 m-1。

第二行代码是获取第 i 个数据点所属的簇的索引值，clusterAssment 是一个存储每个数据点所属簇的数组，它的第一列是簇的索引值。

第三行代码是根据数据点所属簇的索引值，选择相应的标记来绘制数据点。dataSet 是存储数据点的数组，它的第一列是数据点的横坐标，第二列是数据点的纵坐标。这里使用 plt.plot() 函数来绘制数据点，第一个参数是横坐标，第二个参数是纵坐标，第三个参数是标记。

第五行代码是设定质心的颜色和形状。mark 是一个存储标记的数组，它的每个元素对应一个簇的质心。这里使用了不同的颜色和形状来区分不同的质心。

第七行代码是绘制质心。centroids 是存储质心的数组，它的第一列是质心的横坐标，第二列是质心的纵坐标。这里同样使用 plt.plot() 函数来绘制质心，第一个参数是横坐标，第二个参数是纵坐标，第三个参数是标记。

最后一行代码 plt.show() 是显示图形。在代码执行完毕后，会弹出一个图形窗口，显示聚类结果的数据点和质心。

plt.plot(centroids[i][0], centroids[i][1], mark[i]) 设置形状大小

可以使用`markersize`参数来设置形状的大小。这个参数需要传入一个数字，表示形状的大小。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.scatter(x, y, marker='^', color='green', markersize=10)

plt.show()

这个例子会在散点图中绘制绿色的上三角形，大小为10。同样，`markersize`参数也可以用在`plt.plot()`函数中，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y, marker='^', color='green', markersize=10)

plt.show()

这个例子会在折线图中绘制绿色的上三角形，大小为10。注意，在使用`plt.plot()`函数绘制带标记的折线图时，需要把标记放在颜色参数的后面。