data1=df_train.loc[(df_train['PRODUCT_CATEGORY']==0)] data2=df_train.loc[(df_train['PRODUCT_CATEGORY']==1)] x=data1["LABEL"] y=data1["RATING"] x1=data2["LABEL"] y2=data2["RATING"] plt.xlable("LABEL") plt.ylable("RATING") plt.legend() plt.show()

这段代码有一些错误，可能是因为打字或复制过程中出错了。可能的问题包括：

- `plt.xlable` 应该是 `plt.xlabel`
- `plt.ylable` 应该是 `plt.ylabel`
- `plt.legend()` 中没有指定图例，应该在括号中添加图例参数
- `plt.show()` 前面应该有 `plt.plot` 或其他绘图函数来生成图像

你可以检查一下这些问题，并试着修正代码。如果还有问题，可以提供更多的上下文信息，例如导入的库、数据集的格式等等。这样才能更好地帮你解决问题。

相关问题

data1=df_train.loc[(df_train['PRODUCT_CATEGORY']==0)] data2=df_train.loc[(df_train['PRODUCT_CATEGORY']==1)] x=data1["LABEL"] y=data1["RATING"] x1=data2["LABEL"] y2=data2["RATING"] plt.xlabel("LABEL") plt.ylabel("RATING") plt.show()

这段代码的作用是将训练数据集中"PRODUCT_CATEGORY"列为0和1的两类数据分别存储到data1和data2中，然后将data1和data2中的"LABEL"和"RATING"分别存储到x、y和x1、y2中。最后，通过matplotlib库绘制散点图，横轴为"LABEL"，纵轴为"RATING"，展示两类数据的分布情况。