将上面代码的可视化代码重新写一个

好的，下面是一个重新编写的可视化代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 获取每个簇的标签
labels = kmeans.labels_

# 获取每个文本的特征向量
x = X[:, 0]
y = X[:, 1]

# 绘制散点图可视化聚类结果
plt.scatter(x[labels==0], y[labels==0], c='blue', label='Cluster 1')
plt.scatter(x[labels==1], y[labels==1], c='red', label='Cluster 2')

plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('KMeans Clustering Results')

plt.legend()
plt.show()

这段代码的功能与之前的代码相同，但实现方式有些不同。首先，我们获取了每个文本所属的簇的标签，然后获取了每个文本的特征向量的两个维度。接着，我们使用`matplotlib`库的`scatter`函数绘制散点图，其中每个点表示一个文本，颜色代表它所属的簇。最后，我们添加了标签和标题，并使用`legend`函数添加图例，以使图表更易于理解。

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将上面代码可视化输出

可以使用MATLAB中的plot函数将预测结果和真实值进行可视化输出。以下是一个修改后的MATLAB代码示例：

% 输入数据
data = [4265.1 4316.1 4638.4 5301.7 6339.1 7582.7 7668.4 8263.5 8140.5 8174.8 8056.2 8121.5 9498.5 10491.2 10606.7 11969.1 13658.3 14258.1 15764.2 17757.9 18633.7 19445.5 18784.8 17457 18855.2 20106.3 17814.9 18912.7 19258 19433 19809.2 20213.2];

% 拆分训练数据和测试数据
train = data(1:end-10);
test = data(end-9:end);

% 选择ARIMA模型阶数
p = 2;  % AR阶数
d = 1;  % 差分阶数
q = 1;  % MA阶数

% 拟合ARIMA模型
model = arima(p, d, q);
fit = estimate(model, train');

% 预测10个数据
y_pred = forecast(fit, 10, 'Y0', train');

% 可视化输出
figure;
plot(data, 'b-o');
hold on;
plot(length(train)+1:length(train)+10, y_pred, 'r-o');
plot(length(train)+1:length(train)+10, test, 'g-o');
legend('原始数据', '预测结果', '真实值');
title('ARIMA模型预测结果');

运行以上代码后，可以看到预测结果和真实值的可视化图形。其中，蓝色线表示原始数据，红色线表示预测结果，绿色线表示真实值。需要注意的是，这里只是一个简单的可视化输出示例，实际应用中可能需要更多的图形设置和数据处理。

用python 将上面代码可视化

为了将代码可视化，我们可以使用Python中的Pygments库和IPython.display模块。下面是一个示例代码，将上面的代码可视化为Python语法高亮的格式：

from pygments import highlight
from pygments.lexers import PythonLexer
from pygments.formatters import HtmlFormatter
from IPython.display import HTML

code = '''
print("Hello, world!")
'''

formatter = HtmlFormatter()
highlighted_code = highlight(code, PythonLexer(), formatter)
css = formatter.get_style_defs('.highlight')
styled_code = f'<style>{css}</style>{highlighted_code}'

HTML(styled_code)

执行以上代码，将得到以下可视化效果：

print("Hello, world!")