ax.scatter(X, y, marker='x', c='r', label="Actual Value")

这是一个关于 Python 数据可视化的问题，ax.scatter() 是 matplotlib 库中的一个函数，用于绘制散点图。其中 X 和 y 分别是数据的横纵坐标，marker 参数指定散点的形状，c 参数指定散点的颜色，label 参数指定散点的标签。

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ax.scatter(X_reduced[:, 1],X_reduced[:, 2],X_reduced[:, 3],c=y,cmap=plt.cm.Set1,edgecolor='w',s=40)

这段代码使用了 Matplotlib 的 scatter 方法来绘制一个三维散点图，其中 X_reduced 为降维后的数据矩阵，y 为对应的标签向量。具体来说，X_reduced[:, 1]、X_reduced[:, 2] 和 X_reduced[:, 3] 分别表示数据在三个降维后的维度上的取值，c=y 表示用标签向量 y 的取值来表示每个数据点的颜色，cmap=plt.cm.Set1 表示使用 Set1 颜色映射来进行颜色填充，edgecolor='w' 表示边缘颜色为白色，s=40 表示散点的大小为 40。

ax.scatter(x, y, z, s=1, c='b', marker='.')让c按照一列数的大小显示颜色

可以通过将参数 `c` 设置为一维数组来实现让 `c` 按照一列数的大小显示颜色。具体操作如下：

1. 首先创建一个一维数组，数组中的元素数目需要与 `x`, `y`, `z` 相同，表示对应点的颜色值。
2. 将这个数组传递给 `c` 参数即可。

例如，假设我们有三个数组 `x`, `y`, `z`，和一个数组 `color`，表示每个点的颜色值，那么可以这样使用 `ax.scatter`：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 假设有三个数组 x, y, z，表示每个点的坐标，和一个数组 color，表示每个点的颜色值
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
z = np.random.rand(100)
color = np.random.rand(100)  # 随机生成一组颜色值

ax.scatter(x, y, z, c=color, s=1, marker='.')
plt.show()

这样，就可以让 `c` 按照一列数的大小显示颜色了。颜色值越大的点颜色越深，颜色值越小的点颜色越浅。