修改代码中的绘制点大小的功能：ax.scatter(x, y, ts, s=p, c=ts, cmap='jet')

要修改绘制点的大小，只需要修改 `s` 参数即可，它控制点的大小，可以设置为一个数值或一个数组。以下是修改点大小的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
n = 50
x = np.random.rand(n)
y = np.random.rand(n)
ts = np.random.rand(n)

# 修改点大小
p = 100 * ts # 点的大小与 ts 成正比

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, s=p, c=ts, cmap='jet')

plt.show()

在这个例子中，我们将点的大小设置为 `100 * ts`，这意味着点的大小与 `ts` 成正比。你可以根据自己的需求修改这个公式来设置点的大小。

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注释代码plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1]) plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== 1, 1]) plt.scatter(x[y== 2, 0], x[y== 2, 1])

# 绘制散点图，其中x为样本特征，y为样本标签
# 绘制标签为0的样本的散点图，x[y== 0, 0]表示取出标签为0的样本在第0个特征上的值，x[y== 0, 1]表示取出标签为0的样本在第1个特征上的值
plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1])
# 绘制标签为1的样本的散点图，x[y== 1, 0]表示取出标签为1的样本在第0个特征上的值，x[y== 1, 1]表示取出标签为1的样本在第1个特征上的值
plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== 1, 1])
# 绘制标签为2的样本的散点图，x[y== 2, 0]表示取出标签为2的样本在第0个特征上的值，x[y== 2, 1]表示取出标签为2的样本在第1个特征上的值
plt.scatter(x[y== 2, 0], x[y== 2, 1])

详细介绍一下这段代码plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim()

这段代码主要使用了matplotlib库中的scatter函数和get_xlim、get_ylim函数来进行绘图和获取坐标轴范围。

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired)：这段代码使用scatter函数绘制散点图，其中X[:, 0]和X[:, 1]分别表示数据集中的第一维和第二维特征，c=y表示用不同的颜色表示不同类别的样本，s=30表示散点的大小为30，cmap=plt.cm.Paired表示使用Paired颜色映射。

ax = plt.gca()：这段代码获取当前的坐标轴对象。

xlim = ax.get_xlim()：这段代码获取当前坐标轴的x轴范围。

ylim = ax.get_ylim()：这段代码获取当前坐标轴的y轴范围。

这段代码的主要作用是绘制数据集的散点图，并获取当前坐标轴的范围，从而为后续的绘图操作提供基础。