plt.scatter(x_pca[:,0],x_pca[:,1],color='yellow',s=20)解释代码意思
时间: 2024-01-15 21:02:46 浏览: 109
这段代码使用了 matplotlib 库中的 scatter 函数,用于绘制散点图。具体解释如下:
- x_pca[:,0] 和 x_pca[:,1] 分别表示二维数据的两个维度,这里假设数据已经进行了 PCA 降维处理;
- color='yellow' 表示散点的颜色为黄色;
- s=20 表示散点的大小为 20 个像素点。
因此,这段代码的作用是将经过 PCA 降维后的数据在二维平面上用黄色的小圆点进行可视化展示。
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plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="winter", label=label9) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="gnuplot2", label=label5) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="hot", label=label6) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="autumn", label=label7) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="terrain", label=label8) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="Oranges", label=label1) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="tab20b", label=label2) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="cool", label=label4) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="rainbow", label=label3)
您想要绘制多个散点图,每个散点图使用不同的颜色映射。您可以按照以下代码进行绘制:
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="winter", label=label9)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="gnuplot2", label=label5)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="hot", label=label6)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="autumn", label=label7)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="terrain", label=label8)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="Oranges", label=label1)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="tab20b", label=label2)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="cool", label=label4)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="rainbow", label=label3)
plt.legend()
plt.show()
这段代码会按照您指定的不同颜色映射绘制多个散点图,并在图例中显示相应的标签。
import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA # 进行PCA降维 pca = PCA(n_components=2) x_pca = pca.fit_transform(x) # 绘制散点图 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) ax1.scatter(x_pca[:, 0], x_pca[:, 1], c=y) ax1.set_title('Original dataset') # 进行ADASYN过采样 adasyn = ADASYN(random_state=42) x_resampled, y_resampled = adasyn.fit_resample(x, y) # 进行PCA降维 x_resampled_pca = pca.transform(x_resampled) # 绘制散点图 ax2.scatter(x_resampled_pca[:, 0], x_resampled_pca[:, 1], c=y_resampled) ax2.set_title('Resampled dataset') plt.show()把点弄小一点
你可以调整scatter
函数中的s
参数来改变散点的大小。例如,将s
设置为10
可以使散点变得更小:
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
# 进行PCA降维
pca = PCA(n_components=2)
x_pca = pca.fit_transform(x)
# 绘制散点图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
ax1.scatter(x_pca[:, 0], x_pca[:, 1], c=y, s=10)
ax1.set_title('Original dataset')
# 进行ADASYN过采样
adasyn = ADASYN(random_state=42)
x_resampled, y_resampled = adasyn.fit_resample(x, y)
# 进行PCA降维
x_resampled_pca = pca.transform(x_resampled)
# 绘制散点图
ax2.scatter(x_resampled_pca[:, 0], x_resampled_pca[:, 1], c=y_resampled, s=10)
ax2.set_title('Resampled dataset')
plt.show()
该代码将原始数据集和ADASYN过采样后的数据集投影到二维平面上,并使用散点图进行可视化比较。其中,原始数据集的样本点用不同颜色进行区分,而过采样后的样本点则全部用相同颜色表示。所有散点的大小都设置为了10
。你可以根据需要调整s
参数的大小。