for iris_type in iris_types: plt.scatter(data[x_axis][data['class'] == iris_type], data[y_axis][data['class'] == iris_type], label=iris_type)
时间: 2024-04-28 08:22:32 浏览: 6
这段代码是用来绘制鸢尾花数据集中两个特征的散点图,其中 `iris_types` 是一个包含鸢尾花三个类别的列表,`data` 是一个包含鸢尾花数据集的 Pandas DataFrame,`x_axis` 和 `y_axis` 分别表示用于绘制 x 轴和 y 轴的特征名称。这段代码会循环遍历 `iris_types` 列表中的每个鸢尾花类别,然后在散点图上绘制该类别的数据点,其中 `data['class'] == iris_type` 是用来选取该类别数据的布尔索引。`label` 参数用于指定每个类别在图例中显示的标签。
相关问题
data = iris_data.data X = [x[0] for x in data] Y = [x[1] for x in data] # plt.scatter(X, Y, c=iris_data.target, marker='x')
这段代码的作用是从一个名为iris_data的数据中取出数据,并创建两个新的列表X和Y。X列表中的元素是iris_data中data列表中每个子列表的第0个元素,Y列表中的元素是iris_data中data列表中每个子列表的第1个元素。
data=pd.read_csv(r"D:\Big_data_statistics\seeds.csv") data=np.array(data,type(float)) cluster=KMeans(n_clusters=3,random_state=0) cluster=cluster.fit(data) colors=['red','blue','green'] for i,cluster in enumerate(cluster.labels_): plt.scatter(data[i][0],data[i][1],color=colors[cluster]) plt.show()详细解释一下这段代码
这段代码主要是用于对种子数据集进行聚类分析,并可视化显示聚类结果。下面对代码逐行进行解释:
```python
data=pd.read_csv(r"D:\Big_data_statistics\seeds.csv")
```
这行代码读入了名为"seeds.csv"的数据集,并将其存储在一个名为"data"的pandas数据框中。
```python
data=np.array(data,type(float))
```
这行代码将"data"数据框转化为Numpy数组,并将数组类型转换为浮点型。
```python
cluster=KMeans(n_clusters=3,random_state=0)
```
这行代码创建了一个名为"cluster"的KMeans聚类模型,并设置聚类数为3,随机种子为0。
```python
cluster=cluster.fit(data)
```
这行代码对"data"中的数据进行聚类,并将聚类结果存储在"cluster"变量中。
```python
colors=['red','blue','green']
```
这行代码定义了三种颜色,分别对应三个聚类簇。
```python
for i,cluster in enumerate(cluster.labels_):
plt.scatter(data[i][0],data[i][1],color=colors[cluster])
```
这行代码使用for循环遍历聚类结果的标签(0、1、2),并根据不同的标签将数据点可视化为对应的颜色。其中,使用了Matplotlib库的scatter函数来绘制散点图。
```python
plt.show()
```
这行代码将可视化结果显示在屏幕上。