## 可视化聚类结果 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels) ax.set_xlim([0,0.6]) ax.set_ylim([0,0.6]) ax.set_zlim([0,0.6]) # 添加x轴和y轴标签 ax.set_xlabel('discounted_price') ax.set_ylabel('discount_percentage') ax.set_zlabel('rating_count') # 添加 3D 坐标轴对象 ax3d = Axes3D(ax)显示 AttributeError: 'Axes3DSubplot' object has no attribute 'transSubfigure'

这个错误通常是由于使用了matplotlib版本较老的代码而导致的。transSubfigure这个属性在较新的matplotlib版本中已经被替换为transAxes。建议将matplotlib升级到最新版本，或者在代码中将transSubfigure替换为transAxes。

除此以外，你的代码中也存在一个问题，就是添加3D坐标轴对象的方式不正确。可以直接使用`ax`对象来绘制3D图像，不需要创建一个新的`ax3d`对象。下面是修改后的代码：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels)
ax.set_xlim([0,0.6])
ax.set_ylim([0,0.6])
ax.set_zlim([0,0.6])
ax.set_xlabel('discounted_price')
ax.set_ylabel('discount_percentage')
ax.set_zlabel('rating_count')
plt.show()

这样就能够正确绘制3D图像了。

相关问题

import pandas as pd from sklearn.cluster import DBSCAN import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 选择需要聚类的三列数据并转换为numpy数据 data = df[['discounted_price','discount_percentage','rating_count']].values # 创建一个MinMaxScaler对象 scaler = MinMaxScaler() # 对DataFrame进行特征缩放 data = scaler.fit_transform(data) # 找出所有特征值不在范围内的行 outliers = df.loc[(data<0)|(data>0.6)].dropna(how='all').index # 删除这些行 df = df.drop(outliers) # 选择需要聚类的三列数据 data = df[['discounted_price','discount_percentage','rating_count']].values # 创建一个MinMaxScaler对象 scaler = MinMaxScaler() # 对data进行特征缩放 data = scaler.fit_transform(data) ## 构建DBSCAN聚类模型 dbscan = DBSCAN(eps=0.1, min_samples=3) dbscan.fit(data) # 获取聚类结果 labels = dbscan.labels_ ## 可视化聚类结果 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels) ax.set_xlim([0,0.6]) ax.set_ylim([0,0.6]) ax.set_zlim([0,0.6]) # 添加x轴和y轴标签 ax.set_xlabel('discounted_price') ax.set_ylabel('discount_percentage') ax.set_zlabel('rating_count') plt.show()怎样能让他实现在窗口交互旋转

你可以使用`mpl_toolkits.mplot3d`提供的`Axes3D`来创建一个3D坐标轴对象，并在创建坐标轴对象时设置`proj_type='interactive'`参数，来实现在窗口交互旋转的效果。具体代码如下：

import pandas as pd 
from sklearn.cluster import DBSCAN 
import matplotlib.pyplot as plt 
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D  # 导入3D坐标轴对象

# 选择需要聚类的三列数据并转换为numpy数据 
data = df[['discounted_price','discount_percentage','rating_count']].values 

# 创建一个MinMaxScaler对象 
scaler = MinMaxScaler() 

# 对DataFrame进行特征缩放 
data = scaler.fit_transform(data) 

# 找出所有特征值不在范围内的行 
outliers = df.loc[(data<0)|(data>0.6)].dropna(how='all').index 

# 删除这些行 
df = df.drop(outliers) 

# 选择需要聚类的三列数据 
data = df[['discounted_price','discount_percentage','rating_count']].values 

# 创建一个MinMaxScaler对象 
scaler = MinMaxScaler() 

# 对data进行特征缩放 
data = scaler.fit_transform(data) 

## 构建DBSCAN聚类模型 
dbscan = DBSCAN(eps=0.1, min_samples=3) 
dbscan.fit(data) 

# 获取聚类结果 
labels = dbscan.labels_  

## 可视化聚类结果 
fig = plt.figure() 

# 创建3D坐标轴对象，并设置proj_type参数为'interactive'
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d', proj_type='interactive')  

ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels) 

ax.set_xlim([0,0.6]) 
ax.set_ylim([0,0.6]) 
ax.set_zlim([0,0.6]) 

# 添加x轴和y轴标签 
ax.set_xlabel('discounted_price') 
ax.set_ylabel('discount_percentage') 
ax.set_zlabel('rating_count') 

plt.show()

这样，你就可以在运行代码后通过鼠标在窗口中拖拽来旋转3D坐标轴了。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('总数据.xlsx') # 数据预处理 scaler = StandardScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(data) # 创建DBSCAN模型 dbscan = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=5) # 拟合模型并进行聚类 dbscan.fit(scaled_data) # 获取聚类结果 labels = dbscan.labels_ print(labels) ''' # 绘制散点图 plt.scatter(data['breath'], data['heart_rate'], c=labels) plt.xlabel('breath') plt.ylabel('heart_rate') plt.title('DBSCAN Clustering') plt.show() ''' fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow'] for label in set(labels): cluster_data = data[labels == label] ax.scatter(cluster_data['breath'], cluster_data['heart_rate'], cluster_data['Average'], c=colors[label], label=f'Cluster {label}') # 单独输出每一类的数据 cluster_data.to_csv(f'cluster_{label}.csv', index=False) ax.scatter(data['breath'], data['heart_rate'], data['Average'], c=labels) ax.set_xlabel('breath') ax.set_ylabel('heart_rate') ax.set_zlabel('Average') plt.title('DBSCAN Clustering') plt.legend() plt.show()遇到程序报错list index out of range该怎么处理

在你的代码中，出现"list index out of range"错误可能是因为你尝试访问的列名在数据集中不存在。

具体来说，在使用`data['Average']`时，可能是因为数据集中没有名为'Average'的列导致的错误。请确保你在数据集中使用正确的列名。

另外，请确保你的数据集中至少包含以下三列：'breath'、'heart_rate'和'Average'。

如果你确认数据集中存在这些列，但仍然遇到错误，请提供更多关于错误消息的详细信息，以及关于数据文件的结构和示例数据的信息，以便我能更好地帮助你解决问题。