python 聚类散点图

要绘制Python中的聚类散点图，你可以使用一些常见的数据科学库，如numpy、pandas和matplotlib。以下是一个简单的示例代码，演示如何使用KMeans算法对数据进行聚类并绘制散点图：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

# 创建示例数据
data = np.random.rand(100, 2)

# 使用KMeans算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data)
labels = kmeans.labels_

# 将数据和聚类标签转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['x', 'y'])
df['label'] = labels

# 绘制聚类散点图
colors = ['red', 'green', 'blue']
plt.scatter(df['x'], df['y'], c=df['label'], cmap=matplotlib.colors.ListedColormap(colors))
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Clustering Scatter Plot')
plt.show()

这段代码首先创建了一个随机的二维数据集，然后使用KMeans算法将数据划分为3个聚类。接下来，将数据和聚类标签存储在DataFrame中，并使用matplotlib库绘制散点图。每个聚类标签对应一个颜色，通过`c`参数传递给`scatter`函数来实现不同颜色的散点。最后，添加坐标轴标签和标题，并调用`show`方法显示图像。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改。