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()
时间: 2023-06-17 16:07:55 浏览: 62
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。
dummy_col = df_dummy.loc[:,df_dummy.dtypes == 'uint8'].columns
这行代码的作用是筛选出 DataFrame `df_dummy` 中所有值类型为 `uint8` 的列,并将这些列的列名存储在 `dummy_col` 变量中。在 Pandas 中,`df.dtypes` 可以返回 DataFrame 中所有列的数据类型,然后我们可以使用条件表达式 `df.dtypes == 'uint8'` 来筛选出数据类型为 `uint8` 的列。最后,使用 `.loc` 方法来选取这些列,并将它们的列名存储在 `dummy_col` 变量中。