plt.scatter(X.iloc[:,0],X.iloc[:,1],c=y,alpha=0.8) plt.xlabel('radius_mean') plt.ylabel('texture_mean') plt.title('二维可视化:radius_mean——texture_mean')翻译
时间: 2023-06-27 08:04:33 浏览: 70
plt.scatter(X.iloc[:,0],X.iloc[:,1],c=y,alpha=0.8) 表示绘制散点图,其中X.iloc[:,0]表示X数据集的第一列数据作为x轴,X.iloc[:,1]表示X数据集的第二列数据作为y轴,c=y表示按照y数据集的值进行颜色区分,alpha=0.8表示点的透明度为0.8。
plt.xlabel('radius_mean') 表示设置x轴标签为"radius_mean"。
plt.ylabel('texture_mean') 表示设置y轴标签为"texture_mean"。
plt.title('二维可视化:radius_mean——texture_mean') 表示设置整个图的标题为"二维可视化:radius_mean——texture_mean",其中"radius_mean——texture_mean"表示x轴和y轴的名称。
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plt.scatter(X.iloc[:, 0], X.iloc[:, 1], c=labels) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iloc'
抱歉,我的回答中有误。`X`在这里是一个`numpy.ndarray`对象,因此不能使用`iloc`方法。正确的可视化代码应该是:
```python
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.title('Clustering Results')
plt.show()
```
这里使用`X[:, 0]`和`X[:, 1]`分别表示`X`矩阵中的第一列和第二列,将它们作为横纵坐标进行可视化。
我的代码是这个import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd iris = pd.read_csv('E:/data/iris.csv') x1 = iris.loc[iris['Species'] == 'Iris-setosa'].iloc[:,:2] x2 = iris.loc[iris['Species'] == 'Iris-versicolor'].iloc[:,:2] x3 = iris.loc[iris['Species'] == 'Iris-virginica'].iloc[:,:2] plt.scatter(x1.iloc[:,:1], x1.iloc[:,1:2], c = 'b', marker = '+') plt.scatter(x2.iloc[:,:1], x2.iloc[:,1:2], c = 'y', marker = 'x') plt.scatter(x3.iloc[:,:1], x3.iloc[:,1:2], c = 'g', marker = 'o') plt.xlabel('SepalWidth') plt.ylabel('SepalLength') plt.title('Sepal_scatterDiagram')但是它报了这个错误KeyError: 'Species'
这个错误表示在 iris 数据集中没有名为 'Species' 的列。请检查一下你的数据集的列名是否正确,或者在读取数据集时指定正确的列名。你可以使用以下代码指定列名:
```
iris = pd.read_csv('E:/data/iris.csv', names=['SepalLength', 'SepalWidth', 'PetalLength', 'PetalWidth', 'Species'])
```
这里假设 iris 数据集的前四列分别为 'SepalLength', 'SepalWidth', 'PetalLength', 'PetalWidth',最后一列为 'Species'。如果你的数据集的列名与此不同,请相应地修改参数 names 的值。