修改for i in range(centers.shape[0]): data2 = centers[i, :] print('data2:\n', data2) plt.polar(angle, data2)使其展示五条雷达线

好的，您可以尝试将for循环中的range(centers.shape[0])改为range(5)，这样就可以绘制五条雷达线了。同时，您也需要确保centers数组至少有五行数据，否则可能会出现索引错误。以下是修改后的代码：

for i in range(5):
    data2 = centers[i, :]
    print('data2:\n', data2)
    plt.polar(angle, data2)

如果您的centers数组不足五行，可以考虑使用填充数据或者从其他数据源获取数据来绘制更多的雷达线。

相关问题

帮我修改一下代码使其在一个雷达图中展示出五条折线 for i in range(centers.shape[0]): data1 = centers[i, :] print('data1:\n', data1) plt.polar(angle, data1) # 添加标题 plt.title('航空公司客户聚类结果') # 修改刻度 plt.xticks(angle[:-1], ['L', 'R', 'F', 'M', 'C']) # 添加图例 plt.legend(['第一类客户', '第二类客户', '第三类客户', '第四类客户', '第五类客户'], loc=0) # 保存 plt.savefig('航空公司客户聚类结果test1.png') # 3、保存及展示 plt.show()

可以尝试如下修改代码，使用一个 for 循环绘制五条折线：

# 定义颜色和标签
colors = ['r', 'g', 'b', 'y', 'm']
labels = ['第一类客户', '第二类客户', '第三类客户', '第四类客户', '第五类客户']

# 循环绘制五条折线
for i in range(centers.shape[0]):
    data1 = centers[i, :]
    plt.polar(angle, data1, color=colors[i], label=labels[i])

# 添加标题和图例
plt.title('航空公司客户聚类结果')
plt.legend(loc=0)

# 修改刻度
plt.xticks(angle[:-1], ['L', 'R', 'F', 'M', 'C'])

# 保存
plt.savefig('航空公司客户聚类结果test1.png')

# 展示
plt.show()

这样就可以在一个雷达图中展示出五条不同颜色和标签的折线了。

from sklearn.datasets import load_iris data,target=load_iris(return_X_y=True) print('feature_value:',data.shape) print('target:',target) from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np for i in range(0,30): kmeans=KMeans(n_clusters=3,max_iter=30,tol=0.0001, random_state=i).fit(data) label=kmeans.labels_ #print('label:',label) center=kmeans.cluster_centers_ #print('center:',center) predict=kmeans.predict(data) print('i=',i) print('predict:',predict) accuracy=np.mean(predict==target)*100 print('accuracy',accuracy) #模型预测 predict=kmeans.predict(data) print('predict:',predict) import numpy as np accurancy=np.mean(predict==target)*100 print('i=',i) print('accurancy',accurancy) import matplotlib.pyplot as plt import mglearn plt.figure(figsize=(10,8)) plt.subplot(221) mglearn.discrete_scatter(data[:,0],data[:,1],target,markers='^') plt.xlabel('data') plt.ylabel('origin') plt.subplot(222) mglearn.discrete_scatter(data[:,0],data[:,1],y_predict,markers='^') mglearn.discrete_scatter(kmeans.cluster_centers_[:,0],kmeans.cluster_centers_[:,1],[0,1,2],markers='o',markeredgewidth=2) plt.xlabel('data') plt.ylabel('y_predict') plt.show()写一下注释，要非常详细

注释如下：

# 导入数据集
from sklearn.datasets import load_iris 
data, target = load_iris(return_X_y=True) 
print('feature_value:',data.shape) 
print('target:',target)

# 导入KMeans聚类模型，对数据进行聚类
from sklearn.cluster import KMeans 
import numpy as np 

# 通过循环实现多次聚类，记录每次聚类的预测结果和准确率
for i in range(0,30): 
    kmeans = KMeans(n_clusters=3, max_iter=30, tol=0.0001, random_state=i).fit(data) 
    label = kmeans.labels_ 
    center = kmeans.cluster_centers_ 
    predict = kmeans.predict(data) 
    print('i=',i) 
    print('predict:',predict) 
    accuracy=np.mean(predict==target)*100 
    print('accuracy',accuracy) 

# 对聚类模型进行预测
predict=kmeans.predict(data) 
print('predict:',predict) 
import numpy as np 
accuracy=np.mean(predict==target)*100 
print('i=',i) 
print('accuracy',accuracy)

# 绘制数据散点图和聚类结果散点图
import matplotlib.pyplot as plt 
import mglearn 

plt.figure(figsize=(10,8)) 
plt.subplot(221) 
mglearn.discrete_scatter(data[:,0],data[:,1],target,markers='^') 
plt.xlabel('data') 
plt.ylabel('origin') 

plt.subplot(222) 
mglearn.discrete_scatter(data[:,0],data[:,1],y_predict,markers='^') 
mglearn.discrete_scatter(kmeans.cluster_centers_[:,0],kmeans.cluster_centers_[:,1],[0,1,2],markers='o',markeredgewidth=2) 
plt.xlabel('data') 
plt.ylabel('y_predict') 

plt.show()

其中，注释解释了代码的主要功能和实现方法，如导入数据集、导入KMeans聚类模型、多次聚类、预测、绘制数据散点图和聚类结果散点图等。