cmap = plt.get_cmap('viridis')

这是一个用于获取 matplotlib 中 colormap（颜色映射）的函数，参数 'viridis' 表示获取名为 viridis 的 colormap。colormap 是用来将数值映射到颜色的一种方式，常用于可视化数据。例如，可以将一组数据使用 colormap 转换为一组颜色，并将颜色绘制在图像上，以显示出数据的分布和趋势。常见的 colormap 还包括 jet、cool、hot 等。

相关问题

plt.get_cmap

`plt.get_cmap` 是 Matplotlib 库中的一个函数，用于获取指定名称的颜色映射（colormap）对象。

颜色映射是一种将数值映射到颜色的方法，常用于可视化数据。Matplotlib 提供了许多预定义的颜色映射，例如 'viridis'、'jet'、'hot' 等。

使用 `plt.get_cmap` 函数时，你需要传递一个字符串参数，该参数指定要获取的颜色映射的名称。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

cmap = plt.get_cmap('viridis')

上述代码将获取名为 'viridis' 的颜色映射对象，并将其赋值给变量 `cmap`。之后，你可以将这个颜色映射对象应用于绘图中的数据，以实现相应的颜色编码。

运行这段代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data[:, :2] # 只使用前两个特征 y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.3, random_state=42) # 训练KNN模型 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(X_train, y_train) # 可视化训练集和测试集 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(X_train[:, ], X_train[:, 1], c=y_train, cmap='viridis', label='Train') plt.scatter(X_test[:, ], X_test[:, 1], c=y_test, cmap='viridis', marker='x', label='Test') plt.xlabel('Sepal length') plt.ylabel('Sepal width') plt.legend() plt.show() # 可视化KNN分类结果 plt.figure(figsize=(10, 6)) h = .02 # 网格步长 x_min, x_max = X[:, ].min() - .5, X[:, ].max() + .5 y_min, y_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() + .5 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) Z = knn.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, Z, cmap='viridis', alpha=.5) plt.scatter(X_train[:, ], X_train[:, 1], c=y_train, cmap='viridis', label='Train') plt.scatter(X_test[:, ], X_test[:, 1], c=y_test, cmap='viridis', marker='x', label='Test') plt.xlabel('Sepal length') plt.ylabel('Sepal width') plt.legend() plt.show()

这段代码是使用 sklearn 库中的 KNN 算法对鸢尾花数据集进行分类，并将训练集和测试集的结果进行可视化展示。

首先，加载鸢尾花数据集，并只使用前两个特征进行分类。然后，将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的 30%。

接下来，使用 KNN 算法对训练集进行拟合，并可视化训练集和测试集的散点图，其中样本点的颜色表示其所属的类别。

最后，使用 KNN 算法对整个特征空间进行分类，并用等高线图展示分类结果，同时也将训练集和测试集的散点图进行可视化展示。