plt.scatter(x[:,0], x[:,1], c = y,s = 15)

时间: 2024-01-16 17:02:59 浏览: 208
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Python中scatter函数参数及用法详解

这是一段代码，它使用 Matplotlib 库中的 scatter 函数来生成散点图。其中 x 是一个二维数组，每一行代表一个数据点的两个特征值，y 是一个一维数组，代表每个数据点的分类标签，c 参数指定点的颜色，s 参数指定点的大小。该代码的作用是将数据点可视化展示，便于观察不同类别之间的分布情况。
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matplotlib scatter方法详解：绘制精美散点图

plt.scatter(x_data[i], y_data[i], c=colors[labels[i] - 1], s=sizes[labels[i] - 1]) plt.xlabel('每年飞行常客里程数') plt.ylabel('玩视频游戏所耗时间百分比') plt.legend(['不喜欢的人', '魅力一般的人'...
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matplotlib 散点图绘制指南：从基础到美化

plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=data[:, 2], cmap='viridis', s=50, alpha=0.8, label='魅力等级') # 添加图例和美观调整 plt.colorbar(label='魅力等级') plt.title('飞行里程数与游戏时间关系 (按魅力...

import matplotlib.pyplot as plt from random_walk import RandomWalk # 只要程序处于活动状态，就不断地模拟随机漫步 while True: # 创建一个RandomWalk实例，并将其包含的点都绘制出来 rw = RandomWalk(50000) rw = RandomWalk() rw.fill_walk() # 设置绘图窗口的尺寸 plt.figure(figsize=(10, 6)) point_numbers = list(range(rw.num_points)) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Reds, edgecolor='none', s=1) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues, edgecolor='none', s=15) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15) # 突出起点和终点 plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100) plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none', s=100) # 隐藏坐标轴 plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) plt.axes().get_yaxis().set_visible(False) plt.show() keep_running = input("Make another walk? (y/n): ") if keep_running == 'n' : break

plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Reds, edgecolor='none', s=1) plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none', s=100) plt.scatter(0, 0, ...

m,n = X.shape[0],X.shape[1] #m=51,n=2 pos,neg= (y==1).reshape(m,1), (y==0).reshape(m,1) #分别找出y为0和y为1对应的俩个特征值X1,X2，将两个特征值当作横坐标与纵坐标 plt.scatter(X[pos[:,0],0],X[pos[:,0],1],c="r",marker="+",s=50)#plt.scatter()函数绘制散点图，色彩选为红色，用“+”表示，大小设置为50 plt.scatter(X[neg[:,0],0],X[neg[:,0],1],c="y",marker="o",s=50)#plt.scatter()

其中，X[pos[:,0],0]表示选取y为1的点的第一个特征值，X[pos[:,0],1]表示选取y为1的点的第二个特征值，X[neg[:,0],0]表示选取y为0的点的第一个特征值，X[neg[:,0],1]表示选取y为0的点的第二个特征值。

x,y =make_blobs() plt.scatter(x[:,0], x[:,1], c = y,s = 15)

x 是一个二维数组，包含了所有数据点的横纵坐标信息；y 是一个一维数组，包含了所有数据点的分类信息，可以用不同的颜色来表示不同的分类；c 参数指定了绘制散点图时使用的颜色；s 参数指定了散点的大小。

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=40, cmap=plt.cm.Paired ,marker='*'),给代码写注释

具体来说，plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=40, cmap=plt.cm.Paired ,marker='*')表示将特征向量X的第一列作为x轴坐标，第二列作为y轴坐标，根据数据标签y对点进行颜色编码，点的大小为40，用星号作为标记类型...

plt.scatter(data[:,0], data[:,1], c=labels) plt.scatter(centers[:,0], centers[:,1], marker='*', s=100, c='r')

这是一个用于可视化K-...plt.scatter函数用于绘制散点图，第一个参数是x轴数据，第二个参数是y轴数据，c参数指定每个数据点的颜色，marker参数指定中心点的标记形状，s参数指定中心点的大小，c参数指定中心点的颜色。

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()

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...

plt.scatter(x, y, s=1, alpha=0.5) plt.scatter(result['x'], result['y'], s=10, c='r') plt.show()

其中，x 和 y 是数据点的坐标，s 指定了散点的大小，alpha 指定了散点的透明度。result 是一个 DataFrame，里面包含另一组数据点的坐标，使用 plt.scatter 绘制出这组数据点，并将它们的颜色设置为红色。最后使用 ...

plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=Y[0, :], s=50, cmap=plt.cm.Spectral)

其中，X是一个二维数组，包含了样本点的横坐标和纵坐标，Y是一个一维数组，包含了每个样本点的标签。c参数指定了每个点的颜色，s参数指定了每个点的大小，cmap参数指定了使用哪种颜色映射方案。这里使用的是Spectral...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential # 导入keras from keras.layers import Dense plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' df = pd.read_csv("gdpcost.csv") print(df, df.shape) x_data = df.iloc[:, 1] y_data = df.iloc[:, 2] X = x_data Y = y_data plt.figure(figsize=(8, 5)) plt.scatter(X, Y) plt.show() model = Sequential() model.add(Dense(10, input_shape=(1,))) # 输出层 model.add(Dense(1)) # 定义梯度下降算法和损失函数 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练2500次 history = model.fit(X, Y, epochs=250) # 绘制损失函数图像g plt.plot(history.epoch, history.history.get('loss')) plt.show() Y_fit = model.predict(X) w = model.layers[0].get_weights() b = model.layers[1].get_weights() print('weights:', w) print('bias:', b) # plot fit plt.scatter(X, Y, c='r', marker='s') plt.plot(X, Y_fit, c='b', marker='o') plt.legend(['蓝色：拟合点', '红色：散点图']) plt.show()请解释每行代码

28. plt.scatter(X, Y, c='r', marker='s'): 用散点图绘制原始数据。 29. plt.plot(X, Y_fit, c='b', marker='o'): 用线图绘制模型的拟合结果。 30. plt.legend(['蓝色：拟合点', '红色：散点图']): 添加图例...

plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=np.squeeze(Y), s=40, cmap=plt.cm.Spectral)

这段代码使用 matplotlib 库中的 scatter 函数来绘制散点图，其中 X 是一个 2 行 n 列的矩阵，每列代表数据中的一个样本，Y 是一个 1 行 n 列的矩阵，每个元素代表对应样本的标签。cmap 参数指定了使用的颜色映射，...

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c = y, cmap = cmap_bold, edgecolor='k', s=20)

c=y表示按照类别标签y对散点进行着色，cmap=cmap_bold表示使用cmap_bold自定义的颜色映射，edgecolor='k'表示散点的边界颜色为黑色，s=20表示散点的大小为20。该代码行会将X中第0列和第1列的数据作为横纵坐标，用...

pos , neg = (y==1).reshape(100,1) , (y==0).reshape(100,1) #把y=1的样本点reshape成（100，1）的矩阵，y=0的样本点也reshape成（100，1)的矩阵 plt.scatter(X[pos[:,0],0],X[pos[:,0],1],c="r",marker="+") plt.scatter(X[neg[:,0],0],X[neg[:,0],1],marker="o",s=10) plt.xlabel("Exam 1 score") plt.ylabel("Exam 2 score") plt.legend(["Admitted","Not admitted"],loc=0)

plt.scatter函数用于绘制散点图，X[pos[:,0],0]表示选择X中第一列中所有y=1的样本点，X[pos[:,0],1]表示选择X中第二列中所有y=1的样本点。同理，X[neg[:,0],0]和X[neg[:,0],1]分别表示选择X中第一列和第二列中所有y=...

plt.scatter(x_pca[:,0],x_pca[:,1],c=Y,s=20)解释代码意思

- x_pca[:,0] 和 x_pca[:,1] 分别表示二维数据的两个维度，这里假设数据已经进行了 PCA 降维处理； - c=Y 表示散点的颜色取决于标签 Y 的取值，不同标签的点会用不同的颜色进行区分； - s=20 表示散点的大小为 20 个...

class RandomWalk(): def __init__(self,point_num=5000): self.point_num = point_num self.xval = [0] self.yval = [0] def fill_walk(self): while len(self.xval)<self.point_num: x_direction = choice([1,-1]) step_num = choice([0,1,2,3,4]) xstep = x_direction * step_num y_direction = choice([1,-1]) step_num = choice([0,1,2,3,4]) ystep = y_direction * step_num if xstep == 0 and ystep==0: continue x_next = self.xval[-1] + xstep y_next = self.yval[-1] + ystep self.xval.append(x_next) self.yval.append(y_next) rw = RandomWalk(50000) rw.fill_walk() point_numbers = list(range(rw.point_num())) plt.scatter(rw.x_val,rw.y_val,c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues,edgecolor = 'none',s=2) plt.scatter(0,0,c='green',edgecolors='none',s=100) plt.scatter(rw.x_val[-1],rw.y_val[-1],c='red',edgecolor='none',s=100) plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) plt.axes().get_xaxis().set_yisible(False) plt.show()修改代码

plt.scatter(rw.x_val[-1], rw.y_val[-1], c='red', edgecolor='none', s=100) plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) plt.axes().get_yaxis().set_visible(False) plt.show() 主要的修改包括： 1. xval...

plt.scatter(x_pca[:,0],x_pca[:,1],c=y,s=20)如何知道有多少颜色

在执行 plt.scatter(x_pca[:,0],x_pca[:,1],c=y,s=20) 这段代码时，会根据标签 y 中不同的取值来自动确定有多少种颜色。具体来说，plt.scatter 函数会将 y 中不同的标签取值映射到不同的颜色上，比如 y 中有 3 种...

y_show_hat = model.predict(x_show) print(y_show_hat.shape) print(y_show_hat) y_show_hat = y_show_hat.reshape(x1.shape) print(y_show_hat) plt.figure(facecolor='w') plt.pcolormesh(x1, x2, y_show_hat, cmap=cm_light) plt.scatter(x_test[0], x_test[1], c=y_test.ravel(), edgecolors='k', s=100, zorder=10, cmap=cm_dark, marker='*') plt.scatter(x[0], x[1], c=y.ravel(), edgecolors='k', s=20, cmap=cm_dark)

最后，使用 plt.scatter 方法绘制训练数据点的散点图，其中 x[0] 和 x[1] 是训练数据的坐标，y.ravel() 是训练数据的真实标签，边缘颜色为黑色，大小为20，颜色映射使用之前定义的 cm_dark。 这段代码的...

plt.scatter(x_fearures[:,0],x_fearures[:,1], c=y_label, s=50, cmap='viridis')

- x_fearures[:,1] 表示取输入数据的第二列作为 y 轴数据； - c=y_label 表示将标签 y_label 作为颜色变量，不同的标签对应不同的颜色； - s=50 表示散点的大小为50； - cmap='viridis' 表示使用 viridis ...

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