请写一个关于迁移学习的源域和目标域在一张图上的t-sne代码

好的，以下是基于Python的t-SNE代码，用于在同一张图上显示源域和目标域的迁移学习结果：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.manifold import TSNE

# 假设源域数据为source_data，目标域数据为target_data
source_data = np.random.rand(100, 50)
target_data = np.random.rand(50, 50)

# 将源域和目标域数据合并
all_data = np.concatenate((source_data, target_data), axis=0)

# 使用t-SNE进行降维
tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, learning_rate=200)
low_dim_data = tsne.fit_transform(all_data)

# 绘制图像
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.scatter(low_dim_data[:100, 0], low_dim_data[:100, 1], c='b', label='Source Domain')
plt.scatter(low_dim_data[100:, 0], low_dim_data[100:, 1], c='r', label='Target Domain')
plt.legend()
plt.show()

这段代码会生成一个大小为8x8的散点图，其中蓝色数据点表示源域数据，红色数据点表示目标域数据。t-SNE可以将数据从高维空间降至二维空间，从而使我们可以更好地可视化数据。