plt.scatter(train_y_Carbon, train_pre_Carbon, s=np.pi * 4 ** 2, c='#4B0082', alpha=0.6) plt.title('Sklearn Train Scale_%3.2f Random_%i' % (size_of_train2, kk)) plt.xlabel("Train Act./MPa") plt.ylabel("Train Pre./MPa") plt.savefig('results_svr/Fig/Scale_%3.2f Random_%i Train.png' % (size_of_train2, kk)) plt.close()

这段代码看起来像是在使用matplotlib库进行数据可视化。它首先通过 plt.scatter() 函数绘制了训练数据的真实值和预测值的散点图，其中 train_y_Carbon 是训练集的真实值，train_pre_Carbon 是训练集的预测值。s=np.pi * 4 ** 2 表示散点的大小，c='#4B0082' 表示散点的颜色，alpha=0.6 表示散点的透明度。接下来使用 plt.title() 函数设置了图表的标题，plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 函数设置了横纵坐标的标签。最后使用 plt.savefig() 函数将图表保存到指定路径下的文件中，并使用 plt.close() 函数关闭图表窗口。

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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。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['Returns','Variance']],data.cluster) ##plt.scatter(X_train, y_train, marker='+',color='green') ##plt.scatter(X_test, y_test, marker='*',color='purple')#ValueError: x and y must be the same size model = LogisticRegression() model.fit(X_train,y_train) y_predicted = model.predict(X_test) model.score(X_test,y_test)

这段代码是一个完整的机器学习流程，首先使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集，其中训练集包含了Returns和Variance两个特征，测试集包含了对应的聚类标签cluster。然后使用LogisticRegression模型进行训练，使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算模型在测试集上的准确率得分。

在代码中，由于plt.scatter(X_train, y_train, marker='+',color='green')和plt.scatter(X_test, y_test, marker='*',color='purple')这两行代码被注释掉了，因此不会绘制出训练集和测试集的散点图。而报错的原因是plt.scatter(X_train, y_train, marker='+',color='green')和plt.scatter(X_test, y_test, marker='*',color='purple')这两行代码中的X_train, y_train, X_test和y_test的维度不一致，不能绘制散点图。