plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1]) plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== 1, 1]) plt.show()
时间: 2024-05-21 17:11:28 浏览: 17
Sorry, as an AI language model, I cannot generate a graph. However, the code you provided is plotting a scatter plot with two different colors, where one color represents the data points with label 0 and the other color represents the data points with label 1. The data points are plotted using their first and second feature values, which are stored in the first and second columns of the array 'x'.
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注释代码plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1]) plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== 1, 1]) plt.scatter(x[y== 2, 0], x[y== 2, 1])
# 绘制散点图,其中x为样本特征,y为样本标签
# 绘制标签为0的样本的散点图,x[y== 0, 0]表示取出标签为0的样本在第0个特征上的值,x[y== 0, 1]表示取出标签为0的样本在第1个特征上的值
plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1])
# 绘制标签为1的样本的散点图,x[y== 1, 0]表示取出标签为1的样本在第0个特征上的值,x[y== 1, 1]表示取出标签为1的样本在第1个特征上的值
plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== 1, 1])
# 绘制标签为2的样本的散点图,x[y== 2, 0]表示取出标签为2的样本在第0个特征上的值,x[y== 2, 1]表示取出标签为2的样本在第1个特征上的值
plt.scatter(x[y== 2, 0], x[y== 2, 1])
plt.scatter(x=data.age[data.target==1], y=data.chol[data.target==1], c="orange"
这是一个使用matplotlib库绘制散点图的例子,其中`data`是一个数据集,`age`是数据集中的一个特征,`chol`是数据集中的另一个特征,`target`是数据集中的目标变量。
这个例子中,我们选择`target`变量为1的样本,以`age`作为x轴,`chol`作为y轴,绘制出散点图,并将散点的颜色设置为橙色。
下面是一个完整的例子:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv("heart.csv")
# 绘制散点图
plt.scatter(x=data.age[data.target==1], y=data.chol[data.target==1], c="orange")
plt.xlabel("age")
plt.ylabel("chol")
plt.show()
```
这个例子中,我们使用了pandas库来读取数据集,并使用matplotlib库来绘制散点图。
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