data = iris_data.data X = [x[0] for x in data] Y = [x[1] for x in data] # plt.scatter(X, Y, c=iris_data.target, marker='x')

这段代码的作用是从一个名为iris_data的数据中取出数据，并创建两个新的列表X和Y。X列表中的元素是iris_data中data列表中每个子列表的第0个元素，Y列表中的元素是iris_data中data列表中每个子列表的第1个元素。

相关问题

for iris_type in iris_types: plt.scatter(data[x_axis][data['class'] == iris_type], data[y_axis][data['class'] == iris_type], label=iris_type)

这段代码是用来绘制鸢尾花数据集中两个特征的散点图，其中 `iris_types` 是一个包含鸢尾花三个类别的列表，`data` 是一个包含鸢尾花数据集的 Pandas DataFrame，`x_axis` 和 `y_axis` 分别表示用于绘制 x 轴和 y 轴的特征名称。这段代码会循环遍历 `iris_types` 列表中的每个鸢尾花类别，然后在散点图上绘制该类别的数据点，其中 `data['class'] == iris_type` 是用来选取该类别数据的布尔索引。`label` 参数用于指定每个类别在图例中显示的标签。

iris = load_iris() iris_X = iris.data iris_Y = iris.target a = FCM(iris_X,3,20) a.plot()

这段代码使用了Python的sklearn库来加载iris数据集，然后将其分成X和Y两个部分，其中X包含了数据集中的特征，Y包含了每个样本所属的分类标签。

接下来，使用了一个叫做FCM的聚类算法来对iris数据集进行聚类，其中3是指将数据集分成3个簇，20是指算法的迭代次数。最后，使用plot()方法将聚类结果可视化出来。