2X n e w X_{new}X new​ 是什么样的，可以可视化看一下：plt.scatter(X_new[:,0], X_new[:,1])plt.show()12

`2X_new`通常表示将矩阵`X_new`中的每个元素都乘以2的操作，其中`X_new`是一个二维数组（可能是特征向量构成的矩阵）。在Python的matplotlib库中，`plt.scatter(X_new[:,0], X_new[:,1])`用于绘制散点图，其中`[:,0]`和`[:,1]`分别代表矩阵`X_new`的第一列和第二列作为x轴和y轴的数据。

如果你有一个简单的例子，比如`X_new`是2维正态分布的一组数据，那么`2X_new`会将这个分布整体拉伸两倍，而每个点的位置不变，只是坐标值翻倍。当你运行`plt.scatter(X_new[:,0], X_new[:,1])`时，会显示原始数据点的分布情况，而`plt.scatter(2*X_new[:,0], 2*X_new[:,1])`则会展示拉伸后的分布。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设X_new是一个2D数组
X_new = np.random.randn(100, 2)  # 生成100个随机二维点

# 拉伸后的数据
scaled_X_new = 2 * X_new

# 可视化原始和拉伸后的数据
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))
axs[0].scatter(X_new[:, 0], X_new[:, 1])
axs[0].set_title("Original Data")

axs[1].scatter(scaled_X_new[:, 0], scaled_X_new[:, 1])
axs[1].set_title("Data after Scaling by 2")
plt.show()