使用jupyter绘制平面八个点的散点图，并在图上标记出支持向量

在Jupyter Notebook中使用matplotlib库绘制平面八个点的散点图，你可以按照以下步骤操作：

首先，确保已经安装了`matplotlib`和`numpy`库。如果没有，可以使用以下命令安装：

pip install matplotlib numpy

接下来，创建一个简单的示例，我们可以创建一个二维数组表示八个随机点：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建8个随机点
points = np.random.rand(8, 2)

# 绘制散点图
plt.scatter(points[:, 0], points[:, 1])

# 添加标签和标题
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('8个点的散点图')

# 现在假设你想在图上添加支持向量机的决策边界，这通常需要训练一个SVM模型并计算出支持向量。在实际应用中，你需要使用sklearn等库，比如下面是一个简化版的例子（这里并不展示如何训练模型）：
# from sklearn import svm
# svm_model = svm.LinearSVC()  # 假设使用线性SVM
# svm_points = svm_model.support_vectors_  # 这里得到的是支持向量的位置

# 如果有svm_points，可以在图上画出它们，但实际绘图会比较复杂
# plt.scatter(svm_points[:, 0], svm_points[:, 1], color='red', marker='x')  # 标记支持向量

# 最后显示图形
# plt.show()

注意，在真实项目中，你需要先训练SVM或其他分类器来获取支持向量，上述代码只提供了一个基础框架。如果你已经有了支持向量的坐标，再进行标注。