tsne_p函数的代码是什么

`t-SNE`（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非线性降维算法，用于将高维数据降至二维或三维进行可视化。`tsne_p`函数是一个基于`scikit-learn`的`t-SNE`实现，用于对数据进行降维和可视化。

以下是`tsne_p`函数的一个示例代码：

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

def tsne_p(data, n_components=2, perplexity=30, learning_rate=200, n_iter=1000, random_state=42, **kwargs):
    """
    t-SNE implementation for visualization purposes.
    """
    tsne = TSNE(n_components=n_components, perplexity=perplexity, learning_rate=learning_rate, n_iter=n_iter, random_state=random_state, **kwargs)
    tsne_results = tsne.fit_transform(data)
    
    plt.figure(figsize=(12,8))
    plt.scatter(tsne_results[:,0], tsne_results[:,1], s=10)
    plt.title('t-SNE visualization')
    plt.xlabel('Component 1')
    plt.ylabel('Component 2')
    plt.show()

`tsne_p`函数接受以下参数：

- `data`: 要降维和可视化的数据
- `n_components`: 希望数据被降至的维数，默认为2
- `perplexity`: 每个点周围的近邻数量，影响可视化结果，默认为30
- `learning_rate`: 学习率，影响收敛速度，默认为200
- `n_iter`: 迭代次数，影响收敛速度，默认为1000
- `random_state`: 随机种子，用于可重现结果，默认为42

函数返回一个`t-SNE`降维后的数组，并在一个新的`matplotlib`图中绘制可视化结果。