plt.scatter(x_train[:,0], x_train[:,1], c = y_train)
时间: 2023-12-24 17:36:58 浏览: 196
这是一个绘制散点图的代码,其中 x_train 是训练数据的特征向量的数组,y_train 是相应的标签数组。这行代码使用 matplotlib 库的 scatter 函数来绘制散点图,x_train[:,0] 和 x_train[:,1] 分别表示 x_train 的第一列和第二列特征。c = y_train 则用来指定每个散点的颜色,根据 y_train 中的值来决定。
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plt.scatter(X_train[y_train==0,0],X_train[y_train==0,1],color='g') plt.scatter(X_train[y_train==1,0],X_train[y_train==1,1],color='r')是什么意思
这两行代码是用来绘制散点图的,其中X_train是一个二维数组,表示数据集中的特征,y_train是一个一维数组,表示数据集中每个样本的标签。
第一行代码plt.scatter(X_train[y_train==0,0],X_train[y_train==0,1],color='g')表示将数据集中标签为0的样本在散点图上用绿色的点表示。具体来说,X_train[y_train==0,0]表示取出数据集中标签为0的样本在第一个特征维度上的取值,X_train[y_train==0,1]表示取出数据集中标签为0的样本在第二个特征维度上的取值。color='g'表示绘制的点为绿色。
第二行代码plt.scatter(X_train[y_train==1,0],X_train[y_train==1,1],color='r')也是类似的意思,表示将数据集中标签为1的样本在散点图上用红色的点表示。
KNN=KNearestNeighbor() KNN.train(X_train, y_train) y_pred = KNN.predict(X_test, k=6) accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print('测试集预测准确率:%f' % accuracy) plt.scatter(X_setosa_train[:, 0], X_setosa_train[:, 2], color='red', marker='o', label='setosa_train') plt.scatter(X_versicolor_train[:, 0], X_versicolor_train[:, 2], color='blue', marker='^', label='versicolor_train') plt.scatter(X_virginica_train[:, 0], X_virginica_train[:, 2], color='green', marker='s', label='virginica_train') plt.scatter(X_setosa_test[:, 0], X_setosa_test[:, 2], color='y', marker='o', label='setosa_test') plt.scatter(X_versicolor_test[:, 0], X_versicolor_test[:, 2], color='y', marker='^', label='versicolor_test') plt.scatter(X_virginica_test[:, 0], X_virginica_test[:, 2], color='y', marker='s', label='virginica_test') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('petal length') plt.legend(loc = 4) plt.show()注释每一行代码
以下是对每一行代码的注释:
```python
# 初始化 KNN 模型
KNN = KNearestNeighbor()
# 使用训练集数据进行模型训练
KNN.train(X_train, y_train)
# 使用测试集数据进行预测,并指定 k=6
y_pred = KNN.predict(X_test, k=6)
# 计算模型的准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
# 绘制散点图,展示不同种类的花的数据分布
plt.scatter(X_setosa_train[:, 0], X_setosa_train[:, 2], color='red', marker='o', label='setosa_train')
plt.scatter(X_versicolor_train[:, 0], X_versicolor_train[:, 2], color='blue', marker='^', label='versicolor_train')
plt.scatter(X_virginica_train[:, 0], X_virginica_train[:, 2], color='green', marker='s', label='virginica_train')
plt.scatter(X_setosa_test[:, 0], X_setosa_test[:, 2], color='y', marker='o', label='setosa_test')
plt.scatter(X_versicolor_test[:, 0], X_versicolor_test[:, 2], color='y', marker='^', label='versicolor_test')
plt.scatter(X_virginica_test[:, 0], X_virginica_test[:, 2], color='y', marker='s', label='virginica_test')
# 设置 x 轴和 y 轴的标签
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('petal length')
# 显示图例,并设置其位置
plt.legend(loc = 4)
# 显示图形
plt.show()
```
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