plt.scatter(x[label_pred==0,0],x[label_pred==0,1], c='blue', marker='s', label='葡萄酒1',s=160)
时间: 2024-06-04 20:08:33 浏览: 14
这段代码使用了 `matplotlib` 库的 `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。`label_pred` 是一个一维数组,表示每个数据点所属的类别。在这里,数据被分成了两类,类别为 0 的数据点用蓝色的正方形表示。
`c` 参数指定了散点的颜色,`marker` 参数指定了散点的形状,这里使用了正方形作为形状。`label` 参数是图例上显示的标签,`s` 参数指定了散点的大小。
相关问题
plt.scatter(test_label, test_pred, s=1)
这行代码使用 Matplotlib 库的 scatter 函数绘制散点图,其中 test_label 是测试集的真实标签,test_pred 是模型在测试集上的预测标签。
s=1 是指每个散点的大小为 1,可以根据需要进行调整。
该散点图可以用来观察模型预测结果与真实标签之间的关系,如果散点分布比较密集并且呈现一条直线状,说明模型预测效果较好;如果散点分散并且没有明显的趋势,说明模型效果不太理想。
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
这段代码是使用Matplotlib绘制散点图来展示模型预测结果和真实标签结果。
`plt.scatter()`是Matplotlib库中用于绘制散点图的函数。其中第一个参数是x轴数据,第二个参数是y轴数据,`marker`参数指定散点的形状,`c`参数指定散点的颜色。
第一行代码`plt.scatter(test_pred[:, 0], test_pred[:, 1], marker='.', c='b')`中,`test_pred[:, 0]`表示取二维数组`test_pred`中所有行的第一列数据,`test_pred[:, 1]`表示取所有行的第二列数据,这两个数据分别作为x轴和y轴数据绘制蓝色的散点图,代表模型的预测结果。
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轴和y轴数据绘制红色的散点图,代表真实标签结果。
通过比较蓝色和红色的散点图,可以直观地了解模型预测结果和真实标签结果之间的差异。