ax[i].scatter(X[grp[:,0],0],X[grp[:,0],1],c=color[k-1],s=15)

这段代码使用 matplotlib 库中的 scatter 函数绘制散点图，其中：

- X 是数据集，包含多个样本，每个样本有两个特征，即 X[:,0] 和 X[:,1]；
- grp 是一个数组，每个元素表示一个样本属于哪个聚类，因此 grp[:,0] 表示所有样本的聚类编号，可以通过这个数组将数据集中的样本分成不同的聚类；
- k 是聚类的数量，即有几个不同的聚类；
- color 是一个颜色数组，用来区分不同的聚类；
- s 是散点的大小。

这段代码的作用是将数据集中的样本按照聚类进行可视化展示，不同的聚类用不同的颜色进行区分。

相关问题

grp = (idx==k).reshape(m,1) ax[i].scatter(X[grp[:,0],0],X[grp[:,0],1],c=color[k-1],s=15

这段代码是在绘制散点图，其中`idx`是一个数组，表示每个样本点所属的类别，`k`表示当前要绘制的类别，`m`表示样本总数，`X`是样本数据，第一列是横坐标，第二列是纵坐标，`color`是一个预定义的颜色列表，`ax[i]`表示第`i`个子图。

具体来说，`idx==k`表示将`idx`数组中等于`k`的元素变成`True`，其余元素变成`False`，然后通过`reshape`将它变成一个`m`行1列的二维数组，最后通过`X[grp[:,0],0]`和`X[grp[:,0],1]`分别取出这个类别的样本在横坐标和纵坐标上的坐标值，并将它们用颜色`color[k-1]`表示出来，点的大小是`s=15`。