import matplotlib.colors as mcolors colors=list(mcolors.TABLEAU_COLORS.keys()) # 定义可视化函数 def vis_result_2D(df,label): fig = plt.figure(figsize=(16,6)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ax = fig.add_subplot(121) for i in df['label'].unique(): temp_df = df[df['label']==i] ax.scatter(temp_df['WindSpeed'],temp_df['Power'],s=0.3,color=mcolors.TABLEAU_COLORS[colors[i]],label=i) plt.legend() plt.title("各类异常的分布") plt.grid(True) ax = fig.add_subplot(122) df = df[df['label']==0] ax.scatter(df['WindSpeed'],df['Power'],s=0.3) plt.title("清洗后的结果") plt.grid(True) plt.show()详细解释

这段代码主要用于可视化数据集的聚类结果，具体解释如下：

1. 导入 matplotlib.colors 模块，并将所有 TABLEAU_COLORS 的 key 存储在 colors 列表中。

2. 定义了一个名为 vis_result_2D 的可视化函数，该函数接受两个参数，一个是数据集 df，另一个是聚类的标签 label。

3. 创建一个大小为 16x6 的图形窗口，并设置字体和负轴。

4. 在左边的子图中，循环遍历聚类标签的唯一值，对于每个标签，将数据集中标签值等于该标签值的数据筛选出来，并使用 scatter 函数将其可视化到图中，每个标签使用不同的颜色。同时，添加图例、标题和网格线。

5. 在右边的子图中，筛选出标签值等于 0 的数据，使用 scatter 函数将其可视化到图中，不添加图例，添加标题和网格线。

6. 显示图形窗口。

相关问题

module 'matplotlib.colors' has no attribute 'colorbar'

非常抱歉，之前的回答中有误。`matplotlib.colors`模块确实没有`colorbar`函数。正确的做法是使用`matplotlib.pyplot`模块中的`colorbar`函数。下面是修改后的完整代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors

# 生成RdYlBu颜色条
cmap = mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list("", ["#313695", "#4575b4", "#74add1", "#abd9e9", "#e0f3f8", "#ffffbf", "#fee090", "#fdae61", "#f46d43", "#d73027", "#a50026"])

# 生成30种颜色
colors = [mcolors.to_hex(cmap(x)) for x in range(0, 256, 8)[:30]]
print(colors)

# 绘制colorbar
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 1))
fig.subplots_adjust(bottom=0.5)

norm = mcolors.Normalize(vmin=0, vmax=30)
cb = plt.colorbar(mcolors.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap),
                  cax=ax, orientation='horizontal', ticks=range(0, 31, 5))

cb.set_ticklabels(range(0, 31, 5))

plt.show()

输出结果和之前的一样，这是RdYlBu颜色条从蓝到红渐变的30种颜色的十六进制代码，并且生成了对应的颜色条。