plt.scatter(X[y==1][:, 0], X[y==1][:, 1])

时间: 2023-11-24 18:07:07 浏览: 91
这段代码使用 matplotlib 库中的 scatter 函数来绘制散点图，其中 x 是一个二维数组，表示数据点的坐标，y 是一个一维数组，表示每个数据点的标签或类别。 plt.scatter(x[:,0],x[:,1],c=y) 的含义是，将 x 数组的第一列作为 x 坐标，第二列作为 y 坐标，y 数组作为每个数据点的颜色。 具体地，如果 y 中有 k 个不同的取值，那么绘制出来的散点图会有 k 种不同的颜色，每个数据点的颜色由其对应的标签值决定。 这段代码使用了 `matplotlib` 库中的 `scatter` 函数来绘制散点图。其中，`x` 是一个二维数组，包含了每个数据点的坐标信息，而 `y` 是一个一维数组，用来表示每个数据点的类别或标签。 `plt.scatter(x[:,0],x[:,1],c=y)` 的作用是将 `x` 数组中的第一列作为 x 坐标，第二列作为 y 坐标，并且将 `y` 数组的值作为每个数据点的颜色。如果 `y` 数组中有 $k$ 个不同的取值，那么绘制出来的散点图就会有 $k$ 种不同的颜色，每个数据点的颜色由其对应的标签值决定。这样的效果可以帮助我们更加直观地观察数据点的分布情况和不同类别之间的差异。
相关问题

注释代码plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1]) plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== 1, 1]) plt.scatter(x[y== 2, 0], x[y== 2, 1])

# 绘制散点图，其中x为样本特征，y为样本标签 # 绘制标签为0的样本的散点图，x[y== 0, 0]表示取出标签为0的样本在第0个特征上的值，x[y== 0, 1]表示取出标签为0的样本在第1个特征上的值 plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1]) # 绘制标签为1的样本的散点图，x[y== 1, 0]表示取出标签为1的样本在第0个特征上的值，x[y== 1, 1]表示取出标签为1的样本在第1个特征上的值 plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== 1, 1]) # 绘制标签为2的样本的散点图，x[y== 2, 0]表示取出标签为2的样本在第0个特征上的值，x[y== 2, 1]表示取出标签为2的样本在第1个特征上的值 plt.scatter(x[y== 2, 0], x[y== 2, 1])

plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1]) plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== 1, 1]) plt.show()

Sorry, as an AI language model, I cannot generate a graph. However, the code you provided is plotting a scatter plot with two different colors, where one color represents the data points with label 0 and the other color represents the data points with label 1. The data points are plotted using their first and second feature values, which are stored in the first and second columns of the array 'x'.
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Python matplotlib通过plt.scatter画空心圆标记出特定的点方法

plt.scatter(x[i], y[i], color='', marker='o', edgecolors='g', s=200) # 显示图形 plt.show() #### 四、参数详解 1. **color/c**: 指定点的颜色。 2. **marker**: 指定标记符号，例如 'o'（圆形...

plt.scatter(x=data.age[data.target==1], y=data.chol[data.target==1], c="orange"

plt.scatter(x=data.age[data.target==1], y=data.chol[data.target==1], c="orange") plt.xlabel("age") plt.ylabel("chol") plt.show() 这个例子中，我们使用了pandas库来读取数据集，并使用matplotlib库来...

修改下面代码的错误Ca_feature.remove('描述') col1=Ca_feature plt.figure(figsize=(20,10)) j=1 for col in col1: ax=plt.subplot(4,5,j) ax=plt.scatter(x=range(len(df)),y=df[col],color='red') plt.title(col) j+=1 k=11 for col in col1: ax=plt.subplot(4,5,k) ax=plt.scatter(x=range(len(test)),y=test[col],color='cyan') plt.title(col) k+=1 plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.3) plt.show()

ax = plt.scatter(x=range(len(df)), y=df[col], color='red') plt.title(col) j += 1 k = 11 for col in col1: ax = plt.subplot(4,5,k) ax = plt.scatter(x=range(len(test)), y=test[col], color='cyan') ...

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.scatter(x=data[:, 0], y=data[:, 1], s=10) plt.show()解释这段代码

这段代码使用了matplotlib库来创建一...其中，x=data[:, 0]表示取data数组中的第一列作为x轴数据，y=data[:, 1]表示取data数组中的第二列作为y轴数据，s=10表示散点的大小为10。最后，通过plt.show()显示图形。

优化这段代码col1=[ 'policy_state', 'insured_sex', 'insured_education_level', 'insured_relationship', 'incident_type', 'authorities_contacted', \ 'incident_state', 'auto_make'] plt.figure(figsize=(20,10)) j=1 for col in col1: ax=plt.subplot(4,4,j) ax=plt.scatter(x=range(len(df)),y=df[col],color='red') plt.title(col) j+=1 k=9 for col in col1: ax=plt.subplot(4,4,k) ax=plt.scatter(x=range(len(test)),y=test[col],color='cyan') plt.title(col) k+=1 plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.3) # 调整图间距 plt.show()

axes[i].scatter(x=range(len(df)), y=df[col], color='red') axes[i].set_title(col) axes[i+8].scatter(x=range(len(test)), y=test[col], color='cyan') axes[i+8].set_title(col) plt.subplots_adjust...

AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[47], line 3 1 fig,axs=plt.subplots(figsize=(5,5)) 2 titanic=titanic.sort_values("Age") ----> 3 titanic[titanic["Sex"]=="female"].plt.scatter(x="Age",y="Fare",a=axs,c="red",label="Female") 4 titanic[titanic["Sex"]=="male"].plt.scatter(x="Age",y="Fare",a=axs,c="green",label="Male") 5 plt.title("Age vs Fare")

plt.scatter(x=titanic[titanic["Sex"]=="female"]["Age"], y=titanic[titanic["Sex"]=="female"]["Fare"], c="red", label="Female") 这样应该能够正确绘制女性乘客的散点图。另外，你还需要确保之前已经导入...

#根据花瓣标准化 X=iris.data[:,[2,3]] scaler = StandardScaler().fit(X) X = scaler .transform(X)#标准化后的数据 print(scaler.mean_)#输出均值 print(scaler.scale_)#输出标准差 plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "red", marker = "o",label = 'Setosa鸢尾花') plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1], color = "green", marker = "o",label = 'Versicolor鸢尾花') #plt.scatter(X[y == 2, 0], X[y == 2, 1], color = "blue", marker = "x") plt.xlabel('花瓣长度', fontsize=10) plt.ylabel('花瓣宽度', fontsize=10) plt.title('花瓣长宽标准化绘图', fontsize=12) plt.legend() plt.grid(color='purple',linestyle='--') plt.show() 解释这段代码

plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "red", marker = "o",label = 'Setosa鸢尾花')语句表示绘制属于Setosa鸢尾花类别的数据点，其中X[y == 0, 0]表示选择属于Setosa类别的样本的第一个特征，X[y ...

plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1]) plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1])详细解释一下每一句的意思

- plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1])：这句代码与上一句类似，不同之处在于它绘制了 y 等于 1 的数据点。也就是说，它选取了 X 数组中所有满足 y 等于 1 的行，然后把这些行中的第一列作为 x 坐标，第二列...

import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize = (80,80)) faisal.plot.scatter(x='job_title', y='salary') plt.show()

接下来，faisal.plot.scatter(x='job_title', y='salary') 用于绘制散点图，其中 faisal 是数据集，job_title 和 salary 分别是自变量和响应变量。.plot.scatter() 函数表示绘制散点图，其中 x 和 y ...

X=iris.data[:,[0,1]] # 以前两个特征（花萼长度、花萼宽度）绘图 minMax = MinMaxScaler() X = minMax.fit_transform(X) plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "green", marker = "o",label='Setosa鸢尾花') plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1], color = "blue", marker = "o",label='Versicolor鸢尾花') plt.xlabel('花萼长度', fontsize=10) plt.ylabel('花萼宽度', fontsize=10) plt.title('花萼长宽归一化绘图', fontsize=12) plt.legend() plt.grid(color='purple',linestyle='--') plt.show() 解释这段代码

plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "green", marker = "o",label='Setosa鸢尾花')语句表示绘制属于Setosa鸢尾花类别的数据点，其中X[y == 0, 0]表示选择属于Setosa类别的样本的第一个特征，X[y ...

def scatter(self): self.scatter_frame = Frame(self.init_window_name) # 创建一个竖直滚动条 scrollbar = Scrollbar(self.scatter_frame, orient=tk.VERTICAL) scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) self.scatter_frame.place(x=10, y=460, width=750, height=310) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) pd.plotting.scatter_matrix(self.df,alpha = 0.3,figsize = (10,10),grid = True,ax = ax) self.scatter_view = FigureCanvasTkAgg(fig,master = self.scatter_frame) self.scatter_view.draw() self.scatter_view.get_tk_widget().pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=1) # 将滚动条绑定到FigureCanvasTkAgg上 self.scatter_view.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) scrollbar.config(command=self.scatter_view.yview)我想在self.scatter_view画布上加一个滚轮，让图片不要被压缩显示，怎么改代码？

self.scatter_frame.place(x=10, y=460, width=750, height=310) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) pd.plotting.scatter_matrix(self.df,alpha = 0.3,figsize = (10,10),grid = True,ax = ax) ...

plt.scatter(x[y == 0], [0] * len(x[y == 0])) plt.scatter(x[y == 1], [0] * len(x[y == 1])) 详细解释一下每一句的意思

第二句代码 plt.scatter(x[y == 1], [0] * len(x[y == 1])) 用来绘制 y 值为 1 的点，其中： - x[y == 1] 是一个布尔数组，表示 y 值等于 1 的那些元素在 x 中的位置，可以理解为一个索引数组； - [0] * len(x[y ==...

import matplotlib.pyplot as plt from random_walk import RandomWalk # 只要程序处于活动状态，就不断地模拟随机漫步 while True: # 创建一个RandomWalk实例，并将其包含的点都绘制出来 rw = RandomWalk(50000) rw = RandomWalk() rw.fill_walk() # 设置绘图窗口的尺寸 plt.figure(figsize=(10, 6)) point_numbers = list(range(rw.num_points)) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Reds, edgecolor='none', s=1) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues, edgecolor='none', s=15) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15) # 突出起点和终点 plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100) plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none', s=100) # 隐藏坐标轴 plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) plt.axes().get_yaxis().set_visible(False) plt.show() keep_running = input("Make another walk? (y/n): ") if keep_running == 'n' : break

plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none', s=100) plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100) # 隐藏坐标轴 plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) ...

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

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...

def show_figure(): x = df.iloc[:, 0] y = df.iloc[:, 1] if plt.fignum_exists(1): plt.clf() plt.scatter(x, y) # 将图像框架放在滚动框架中 canvas = FigureCanvasTkAgg(plt.gcf(), master=frame) canvas.draw() canvas.get_tk_widget().pack() button1.config(command=lambda: (button1.config(state="disabled"), show_figure())) 解释每一句代码含义

6. plt.scatter(x, y)：绘制以 x 为横坐标，y 为纵坐标的散点图。 7. canvas = FigureCanvasTkAgg(plt.gcf(), master=frame)：将图形框架放在滚动框架中，plt.gcf() 返回当前窗口的图形框架，master=...

plt.scatter(test_pred[:, 0], test_pred[:, 1], marker='.', c='b') plt.scatter(test_label[:, 0], test_label[:, 1], marker='.', c='r')什么意思

第二行代码plt.scatter(test_label[:, 0], test_label[:, 1], marker='.', c='r')中，test_label[:, 0]和test_label[:, 1]也分别表示二维数组test_label中所有行的第一列和第二列数据，这两个数据同样作为x...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd w = pd.read_csv('BostonHousing2.csv') w_new=w.drop(columns=["chas"],axis=1) wn0 = w_new.columns wn = wn0[5:] f = plt.figure(figsize=(16,8)) k=0 for i in range(len(wn)): for j in range(len(wn)): k=k+1 if i!=j: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) else: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) plt.scatter([0,1],[0,1]) plt.text(.5,.5,wn[i],\ ha='center',va='center',size=10) y=np.array(w[wn[0]])[:,np.newaxis] X=np.array(w[wn[1:]]) from sklearn import linear_model regr=linear_model.LinearRegression(fit_intercept=False) regr.fit(X,y) print(regr.coef_) res=y-regr.predict(X) import scipy.stats as stats import pylab res.shape=res.shape[0] f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(121) plt.scatter(regr.predict(X),res) plt.plot(regr.predict(X),np.ones(len(y))) plt.xlabel('Fitted values') plt.ylabel('Residuals') f.add_subplot(122) stats.probplot(res,dist="norm",plot=pylab) plt.show() from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn import tree import graphviz regr2 =DecisionTreeRegressor(max_depth=4,random_state=100) regr2 = regr2.fit(X,y) dot_data=tree.export_graphviz(regr2,feature_names=wn[1:],out_file=None) graph=graphviz.Source(dot_data) f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(111) height=regr2.feature_importances_ bars = wn[1:] y_pos=np.arange(len(bars)) plt.bar(y_pos,height) plt.xticks(y_pos,bars) plt.yticks() plt.show() 解释以上代码

以上代码是用于数据分析和可视化的Python代码。首先，它使用pandas库加载名为'BostonHousing2.csv'的csv文件，并删除了"chas"列。然后，它选择了一些列作为特征和目标变量，并使用线性回归模型进行拟合和预测。...
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