ax.scatter(x[:,0], x[:,1], x[:,2], c=labels)

这行代码使用 matplotlib 库的 scatter 函数绘制一个散点图，其中 x 是一个三维数组，每个样本的三个特征分别对应 x 数组的三个维度。c 参数指定每个样本的标签，用不同的颜色表示不同的类别。具体实现中，x[:,0] 表示取出 x 数组中所有样本的第一个特征，x[:,1] 表示取出所有样本的第二个特征，x[:,2] 表示取出所有样本的第三个特征，然后将它们作为横轴、纵轴和深度轴的坐标，最终生成一个三维散点图。

相关问题

ax.scatter(X[:, 3], X[:, 0], X[:, 2], c=labels.astype(np.float))语句的意思

这行代码使用Matplotlib库的scatter函数绘制一个三维散点图，其中X是一个包含四个特征的二维数组，第一列是萼片长度，第二列是萼片宽度，第三列是花瓣长度，第四列是花瓣宽度。labels是一个一维数组，表示每个数据点的类别（0、1、2）。c参数指定颜色映射，将类别转换为颜色。具体来说，X[:, 3]表示将第四列数据作为x坐标，X[:, 0]表示将第一列数据作为y坐标，X[:, 2]表示将第三列数据作为z坐标。astype函数将labels数组的数据类型转换为浮点数，以便在颜色映射中使用。

## 可视化聚类结果 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels) ax.set_xlim([0,0.6]) ax.set_ylim([0,0.6]) ax.set_zlim([0,0.6]) # 添加x轴和y轴标签 ax.set_xlabel('discounted_price') ax.set_ylabel('discount_percentage') ax.set_zlabel('rating_count') # 添加 3D 坐标轴对象 ax3d = Axes3D(ax)显示 AttributeError: 'Axes3DSubplot' object has no attribute 'transSubfigure'

这个错误通常是由于使用了matplotlib版本较老的代码而导致的。transSubfigure这个属性在较新的matplotlib版本中已经被替换为transAxes。建议将matplotlib升级到最新版本，或者在代码中将transSubfigure替换为transAxes。

除此以外，你的代码中也存在一个问题，就是添加3D坐标轴对象的方式不正确。可以直接使用`ax`对象来绘制3D图像，不需要创建一个新的`ax3d`对象。下面是修改后的代码：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels)
ax.set_xlim([0,0.6])
ax.set_ylim([0,0.6])
ax.set_zlim([0,0.6])
ax.set_xlabel('discounted_price')
ax.set_ylabel('discount_percentage')
ax.set_zlabel('rating_count')
plt.show()

这样就能够正确绘制3D图像了。