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 10:11:28 浏览: 89

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'.

相关问题

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[y == 0, 0], X[y == 0, 1]) plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1])详细解释一下每一句的意思

这是一段用于绘制散点图的代码,其中 X 是一个二维数组,y 是一个一维数组。下面逐句解释:

  • plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1]):这句代码绘制了 y 等于 0 的数据点。具体来说,它选取了 X 数组中所有满足 y 等于 0 的行,然后把这些行中的第一列作为 x 坐标,第二列作为 y 坐标,用散点图表示出来。
  • plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1]):这句代码与上一句类似,不同之处在于它绘制了 y 等于 1 的数据点。也就是说,它选取了 X 数组中所有满足 y 等于 1 的行,然后把这些行中的第一列作为 x 坐标,第二列作为 y 坐标,用散点图表示出来。

综上所述,这段代码的作用是将数据点按照它们的 y 值分成两类,并用不同颜色的散点图表示出来。

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