plt.scatter(indices, D)

`plt.scatter(indices, D)` 是 `matplotlib` 库中的一个函数，它用于创建散点图。其中 `indices` 是散点图的 x 轴坐标，`D` 是散点图的 y 轴坐标。该函数将会把这些坐标点以散点图的形式呈现出来。你还可以通过传递其他参数来设置散点的大小，形状、颜色等属性。

例如，下面的代码使用 `plt.scatter()` 函数绘制了两组数据的散点图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.random.rand(30)
y = np.random.rand(30)
z = np.random.rand(30)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, s=z*1000)
plt.show()

以上代码中，`x` 和 `y` 分别表示两组数据的 x 和 y 坐标，`s` 参数表示散点的大小，这里是根据第三组数据 `z` 的值来设置的。

相关问题

完成填空 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs # 生成样例数据集 300条数据，4个类 std=2 data, labels = make_blobs( ) # 数据可视化 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], s=50) plt.title("原始数据分布") plt.show() # K-means聚类分析 kmeans = #DBSCAN聚类分析 # 可视化聚类结果 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=, s=50, cmap='viridis') #画出类中心 plt.scatter( , c='red', marker='x', s=200) plt.title("K-means聚类结果") plt.show() # 可视化聚类结果 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=, s=50, cmap='viridis') #画出类中心 plt.scatter( , c='red', marker='x', s=200) plt.title("DBSCAN聚类结果") plt.show()

完成代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN
from sklearn.datasets import make_blobs

# 生成样例数据集 300条数据，4个类 std=2
data, labels = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=2)

# 数据可视化
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], s=50)
plt.title("原始数据分布")
plt.show()

# K-means聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
kmeans.fit(data)

# DBSCAN聚类分析
dbscan = DBSCAN(eps=1.5, min_samples=5)
dbscan.fit(data)

# 可视化聚类结果
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=kmeans.labels_, s=50, cmap='viridis') # K-means聚类结果
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], c='red', marker='x', s=200) # 画出类中心
plt.title("K-means聚类结果")
plt.show()

plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=dbscan.labels_, s=50, cmap='viridis') # DBSCAN聚类结果
plt.scatter(data[dbscan.core_sample_indices_][:, 0], data[dbscan.core_sample_indices_][:, 1], c='red', marker='x', s=200) # 画出核心点
plt.title("DBSCAN聚类结果")
plt.show()

plt.scatter中画折现

要在 `plt.scatter` 中画折线，你可以将数据点按照顺序排序，并使用 `plt.plot` 函数绘制折线。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 3, 6, 5]

# 根据 x 值排序
sorted_indices = sorted(range(len(x)), key=lambda k: x[k])
x_sorted = [x[i] for i in sorted_indices]
y_sorted = [y[i] for i in sorted_indices]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 绘制折线图
plt.plot(x_sorted, y_sorted)

plt.show()

这段代码会先绘制散点图，然后根据 x 值进行排序，并绘制折线图。请根据你的具体数据进行修改。