plt.scatter(centers[:,2], centers[:,3], marker = '*', color = 'black', s = 130)代码解释

这行代码使用 Matplotlib 中的 scatter 函数在二维坐标系上绘制散点图。具体来说，它绘制了 KMeans 聚类算法得出的聚类中心点（centers）的第三维和第四维特征值（centers[:,2] 和 centers[:,3]）。marker 参数指定了聚类中心点的标记形状，这里使用星号（*）。color 参数指定了聚类中心点的颜色，这里使用黑色。s 参数指定了聚类中心点的大小，这里设置为 130。

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plt.scatter(data[:,0], data[:,1], c=labels) plt.scatter(centers[:,0], centers[:,1], marker='*', s=100, c='r')程序怎么修改可以增加图例

要在scatter图中添加图例，可以使用`legend()`函数。该函数的用法与上面提到的`plot()`函数相似，只需要在`scatter()`函数中添加`label`参数来指定每个数据集的标签，然后调用`legend()`函数即可。下面是修改后的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设有两个数据集，分别为data和centers
data = ...
labels = ...
centers = ...

# 绘制数据集
plt.scatter(data[:,0], data[:,1], c=labels, label='data')
# 绘制聚类中心
plt.scatter(centers[:,0], centers[:,1], marker='*', s=100, c='r', label='centers')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图像
plt.show()

在上面的代码中，我们在`scatter()`函数中添加了`label`参数，并分别为数据集和聚类中心指定了标签。然后，调用`legend()`函数来添加图例，函数会自动根据标签生成相应的图例。最后，使用`show()`函数来显示图像。

df1 = data[data.cluster==0] df2 = data[data.cluster==1] df3 = data[data.cluster==2] df4 = data[data.cluster==3] df5 = data[data.cluster==4] plt.scatter(df1.Returns,df1.Variance,color='green',label='cluster 0') plt.scatter(df2.Returns,df2.Variance,color='red',label='cluster 1') plt.scatter(df3.Returns,df3.Variance,color='black',label='cluster 2') plt.scatter(df4.Returns,df4.Variance,color='yellow',label='cluster 3') plt.scatter(df5.Returns,df5.Variance,color='yellow',label='cluster 4') plt.scatter(km.cluster_centers_[:,0],km.cluster_centers_[:,1],color='purple',marker='*',label='centroid') plt.xlabel('Returns') plt.ylabel('Variance') plt.legend()解释一下

这段代码是对聚类结果进行可视化展示，首先通过筛选出每个聚类的数据子集，分别赋值给 df1~df5 这 5 个变量。然后，使用 matplotlib 库的 scatter() 方法，分别将每个聚类的数据点在二维坐标系中绘制出来。其中，每个聚类使用不同的颜色进行标识，如 cluster 0 使用绿色、cluster 1 使用红色、cluster 2 使用黑色、cluster 3 使用黄色、cluster 4 使用紫色。通过 scatter() 方法还绘制了每个聚类的质心 centroid，使用紫色星号进行标识。最后，通过 xlabel() 和 ylabel() 方法设置了坐标轴的标签，通过 legend() 方法添加了图例。这样，我们可以通过图像直观地观察到聚类结果，进而进行后续的分析和决策制定。