二维数据csv文件隔离森林算法最后画散点图，异常值红色，正常值蓝色代码示例

在得到异常值的标签后，我们可以使用matplotlib库来画散点图，将异常值标为红色，正常值标为蓝色。以下是示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('data.csv')

model = IsolationForest(n_estimators=100, contamination='auto', random_state=42)
model.fit(data)

labels = model.predict(data)

plt.scatter(data.iloc[:, 0], data.iloc[:, 1], c=labels, cmap='bwr')
plt.show()

其中，plt.scatter函数用于画散点图，data.iloc[:, 0]和data.iloc[:, 1]分别表示二维数据的两个维度，c=labels表示颜色，cmap='bwr'表示使用蓝白红的颜色映射。

运行完整代码后，会显示一个散点图，其中异常值为红色，正常值为蓝色。