plt.scatter(y_optimized_real, y_optimized_imag) plt.scatter(y_test["imp_real"],y_test["imp_imag"]) plt.ylim(20,-450) plt.xlabel("Z'") plt.ylabel("Z''") plt.legend(["Predicted Values","True Values"]);

对于这个问题，我可以看出这是一段Python的代码，其中使用了matplotlib库的scatter函数来绘制散点图，将y_optimized_real和y_optimized_imag作为点的横纵坐标，将y_test["imp_real"]和y_test["imp_imag"]作为点的真实值，同时设置了横纵坐标范围、标签和图例。

相关问题

plt.scatter(Y_test,clf.predict(X_test),label = '测试集') plt.scatter(Y_train,clf.predict(X_train),label = '训练集')如何调整label显示大小

在Matplotlib库中创建散点图时，`label` 参数用于设置图例中的标签。如果你想调整图例文字的大小，可以使用 `legend` 函数的 `prop` 参数，它接受一个 `matplotlib.font_manager.FontProperties` 对象。下面是调整 `label` 显示大小的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设clf.predict()已经分别计算了X_test和X_train的结果
scatter_test = plt.scatter(Y_test, clf.predict(X_test), label='测试集', markersize=8)  # 使用默认的label字体大小
scatter_train = plt.scatter(Y_train, clf.predict(X_train), label='训练集', markersize=8)

# 创建图例并调整文字大小
leg = plt.legend(title="数据集", prop={'size': 14})  # 设置图例标题和字体大小为14

# 可以进一步微调字体大小，例如：
# leg.get_texts()[0].set_fontsize(16)  # 调整第一个图例文字大小

plt.show()

在这里，`markersize` 参数设置了标记（散点）的大小，而 `prop` 字典允许你设置图例文字的具体属性。你可以根据需要调整 `size` 或其他相关的字体属性。

plt.scatter(x_train,y_train,label='Train data') plt.scatter(x_test,y_test,label='test data')

这段代码是用于绘制散点图的，其中 x_train 和 y_train 是训练数据的特征和标签，x_test 和 y_test 是测试数据的特征和标签。plt.scatter() 函数用于绘制散点图，label 参数是用于给不同的散点图起名称，方便在图例中区分。在这个例子中，训练数据用蓝色的散点表示，测试数据用橙色的散点表示。