我想改变这段代码生成的点的颜色fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.scatter(data_test['X'],data_test['Y'],c=data_test['Label']) ax.plot(x0,y0,c="grey")
时间: 2023-06-18 14:02:06 浏览: 45
你可以在 `ax.scatter` 中指定点的颜色,例如将 `c` 的值改为一个颜色字符串或颜色列表,如下所示:
```python
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
colors = ['r' if label == 0 else 'b' for label in data_test['Label']]
ax.scatter(data_test['X'], data_test['Y'], c=colors)
ax.plot(x0, y0, c="grey")
```
在这个例子中,我们使用了一个简单的列表推导式来创建一个颜色列表 `colors`,其中 0 标签的点用红色表示,1 标签的点用蓝色表示。然后,我们将 `c` 的值设置为这个颜色列表。你可以根据需要自定义颜色列表。
相关问题
解释fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
这行代码的作用是在matplotlib中创建一个新的图形窗口,并在该窗口中添加一个子图,该子图位于第一行、第一列的位置。
具体来说,fig = plt.figure()创建了一个新的图形窗口,并将该窗口的引用保存在变量fig中。接着,ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)在该窗口中添加了一个子图,并将该子图的引用保存在变量ax中。该子图位于一个1x1的网格中的第一行、第一列的位置。在这个例子中,我们只创建了一个子图,但是我们可以在同一个图形窗口中创建多个子图,每个子图都可以位于不同的位置。
解释这段代码 fig = plt.figure() fig.add_subplot()
这段代码用于创建一个空的图形窗口,并在其中创建一个子图。"fig"表示创建的整个窗口,"add_subplot()"则表示在该窗口中添加一个子图。如果没有括号里面的数字参数,则默认添加一个轴(Axes)子图。如果有数字参数,则表示添加的子图在窗口中的位置和排列。例如,"add_subplot(2, 3, 1)"表示在一个 2x3 的网格中占据第一格。