plt.scatter(center[j][0], center[j][1], c='b', marker='*', s=50, label='聚类结果')
时间: 2023-10-09 21:14:28 浏览: 55
这段代码使用 matplotlib 库中的 scatter 函数绘制散点图,表示聚类结果中的聚类中心。
具体来说,plt.scatter() 函数中的参数含义如下:
- center[j][0] 和 center[j][1]:表示第 j 个聚类中心的横坐标和纵坐标;
- c='b':表示散点的颜色为蓝色('b' 代表 blue);
- marker='*':表示散点的形状为星号('*');
- s=50:表示散点的大小为 50;
- label='聚类结果':表示该散点的标签为“聚类结果”。
这段代码的作用是将聚类结果中的聚类中心以蓝色星号的形式绘制到散点图中,并添加标签“聚类结果”。
相关问题
plt.scatter(center[0], center[1], marker='*', s=200, linewidths=3, color='r')
在这个例子中,`s`参数用来设置形状的大小,单位是像素。例如,`s=200`表示形状的大小为200像素。`linewidths`参数用来设置形状的边框线宽,单位是像素。例如,`linewidths=3`表示形状的边框线宽为3像素。
修改这些参数的值可以改变形状的大小和边框线宽,例如:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.scatter(x, y, marker='^', color='green', s=100, linewidths=2)
plt.show()
```
这个例子会在散点图中绘制绿色的上三角形,大小为100,边框线宽为2。同样,`s`和`linewidths`参数也可以用在`plt.plot()`函数中,例如:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y, marker='^', color='green', markersize=10, linewidth=2)
plt.show()
```
这个例子会在折线图中绘制绿色的上三角形,大小为10,边框线宽为2。注意,在使用`plt.plot()`函数绘制带标记的折线图时,需要把标记放在颜色参数的后面。
plt.scatter(center[:, 0], center[:, 1], marker='*', s=50, c='r', label='聚类结果')
这段代码与前一段代码类似,也使用 matplotlib 库中的 scatter 函数绘制散点图,表示聚类结果中的聚类中心。不同之处在于这里使用了数组的切片操作,可以同时绘制多个聚类中心。
具体来说,plt.scatter() 函数中的参数含义如下:
- center[:, 0] 和 center[:, 1]:表示所有聚类中心的横坐标和纵坐标,使用数组切片操作获取;
- marker='*':表示散点的形状为星号('*');
- s=50:表示散点的大小为 50;
- c='r':表示散点的颜色为红色('r' 代表 red);
- label='聚类结果':表示该散点的标签为“聚类结果”。
这段代码的作用是将聚类结果中的所有聚类中心以红色星号的形式绘制到散点图中,并添加标签“聚类结果”。
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