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。

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d

import numpy是一个用于科学计算的Python库，它提供了大量用于数组操作和数学计算的函数和工具。使用import numpy as np将numpy库导入为np别名，以便在代码中更方便地使用numpy的函数和工具。

而import matplotlib.pyplot as plt是导入matplotlib库的一种常用方式，matplotlib是一个用于绘制图表和数据可视化的库，import语句将matplotlib.pyplot模块导入为plt别名，以便在代码中更方便地使用matplotlib库的绘图函数和工具。

最后，from mpl_toolkits.mplot3d导入模块同样是用于matplotlib库的一种常见操作，它用于导入mpl_toolkits.mplot3d模块，这是一个用于绘制三维图表和可视化三维数据的工具模块。

综合起来，这些import语句在Python代码中的作用是将numpy和matplotlib库以及其相关的模块导入到代码中，以便使用它们提供的各种函数和工具进行数组操作、数学计算和绘制图表等操作。这样可以极大地方便数据科学家、工程师和研究人员们对数据的处理和可视化工作。

data = np.random.rand(80640, 3)使用import matplotlib.pyplot as plt可视化

可以使用 Matplotlib 库将数组可视化，示例代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
data = np.random.rand(80640, 3)

# 取出x,y,z坐标
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]
z = data[:, 2]

# 绘制散点图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, z, s=1, c='b', marker='.')
plt.show()

该示例代码将数组可视化为三维散点图，其中x、y、z坐标分别为数组的三个维度，s参数设置散点大小，c参数设置散点颜色，marker参数设置散点形状。你可以根据自己的需求调整这些参数。