``` plt.scatter(y_test, y_test_pred, edgecolors='blue', label='test cost') # 新增测试数据散点```图例的位置
时间: 2024-09-16 12:04:37 浏览: 32
这个Python代码片段是在使用matplotlib库绘制散点图。`plt.scatter`函数用于创建散点图,其中`y_test`表示实际的测试数据值,`y_test_pred`代表预测的测试数据值。`edgecolors='blue'`指定边缘颜色为蓝色,而`label='test cost'`则是设置图例标签,指代这部分散点对应的是测试成本。
`scatter`函数的最后一部分`# 新增测试数据散点`是对图例位置的一种描述,通常情况下,图例的位置会自动放置在图表的合适位置,如右下角。如果你想手动调整图例的位置,可以使用`legend()`函数,并提供`loc`参数来指定图例的位置,例如:
```python
plt.legend(loc='upper left') # 将图例放在左上角
```
你可以根据需要选择其他常见的图例位置,如`upper right`、`lower center`等。如果不需要图例,可以直接省略`label`和`legend`部分。如果你想要了解更详细的信息,可以查阅matplotlib官方文档关于`scatter`和`legend`函数的说明。
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KNN=KNearestNeighbor() KNN.train(X_train, y_train) y_pred = KNN.predict(X_test, k=6) accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print('测试集预测准确率:%f' % accuracy) plt.scatter(X_setosa_train[:, 0], X_setosa_train[:, 2], color='red', marker='o', label='setosa_train') plt.scatter(X_versicolor_train[:, 0], X_versicolor_train[:, 2], color='blue', marker='^', label='versicolor_train') plt.scatter(X_virginica_train[:, 0], X_virginica_train[:, 2], color='green', marker='s', label='virginica_train') plt.scatter(X_setosa_test[:, 0], X_setosa_test[:, 2], color='y', marker='o', label='setosa_test') plt.scatter(X_versicolor_test[:, 0], X_versicolor_test[:, 2], color='y', marker='^', label='versicolor_test') plt.scatter(X_virginica_test[:, 0], X_virginica_test[:, 2], color='y', marker='s', label='virginica_test') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('petal length') plt.legend(loc = 4) plt.show()注释每一行代码
以下是对每一行代码的注释:
```python
# 初始化 KNN 模型
KNN = KNearestNeighbor()
# 使用训练集数据进行模型训练
KNN.train(X_train, y_train)
# 使用测试集数据进行预测,并指定 k=6
y_pred = KNN.predict(X_test, k=6)
# 计算模型的准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
# 绘制散点图,展示不同种类的花的数据分布
plt.scatter(X_setosa_train[:, 0], X_setosa_train[:, 2], color='red', marker='o', label='setosa_train')
plt.scatter(X_versicolor_train[:, 0], X_versicolor_train[:, 2], color='blue', marker='^', label='versicolor_train')
plt.scatter(X_virginica_train[:, 0], X_virginica_train[:, 2], color='green', marker='s', label='virginica_train')
plt.scatter(X_setosa_test[:, 0], X_setosa_test[:, 2], color='y', marker='o', label='setosa_test')
plt.scatter(X_versicolor_test[:, 0], X_versicolor_test[:, 2], color='y', marker='^', label='versicolor_test')
plt.scatter(X_virginica_test[:, 0], X_virginica_test[:, 2], color='y', marker='s', label='virginica_test')
# 设置 x 轴和 y 轴的标签
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('petal length')
# 显示图例,并设置其位置
plt.legend(loc = 4)
# 显示图形
plt.show()
```
plt.scatter(x_train,y_train,label='Train data') plt.scatter(x_test,y_test,label='test data')
这段代码是用于绘制散点图的,其中 x_train 和 y_train 是训练数据的特征和标签,x_test 和 y_test 是测试数据的特征和标签。plt.scatter() 函数用于绘制散点图,label 参数是用于给不同的散点图起名称,方便在图例中区分。在这个例子中,训练数据用蓝色的散点表示,测试数据用橙色的散点表示。
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