plt.scatter( data[data.type==-1]['x'], data[data.type==-1]['y'], c='red',marker='x')什么意思

这行代码使用 `matplotlib` 库中的 `scatter()` 函数绘制散点图，其中：

- `data[data.type==-1]['x']` 表示筛选 `data` 数据集中 `type` 列中值为 -1 的所有行，并选取这些行中 `x` 列的值作为 x 轴坐标点。
- `data[data.type==-1]['y']` 表示筛选 `data` 数据集中 `type` 列中值为 -1 的所有行，并选取这些行中 `y` 列的值作为 y 轴坐标点。
- `c='red'` 表示将散点的颜色设置为红色。
- `marker='x'` 表示将散点的形状设置为 x 字符。

综上所述，这行代码的作用是在散点图上绘制 `data` 数据集中 `type` 列中值为 -1 的所有点，并以红色的 x 字符作为这些点的形状。

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plt.scatter(x=data.age[data.target==1], y=data.chol[data.target==1], c="orange"

这是一个使用matplotlib库绘制散点图的例子，其中`data`是一个数据集，`age`是数据集中的一个特征，`chol`是数据集中的另一个特征，`target`是数据集中的目标变量。

这个例子中，我们选择`target`变量为1的样本，以`age`作为x轴，`chol`作为y轴，绘制出散点图，并将散点的颜色设置为橙色。

下面是一个完整的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv("heart.csv")

# 绘制散点图
plt.scatter(x=data.age[data.target==1], y=data.chol[data.target==1], c="orange")
plt.xlabel("age")
plt.ylabel("chol")
plt.show()

这个例子中，我们使用了pandas库来读取数据集，并使用matplotlib库来绘制散点图。

plt.scatter( data[data.type!=-1]['x'], data[data.type!=-1]['y'], c=data[data.type!=-1]['type'] )什么意思

这段代码使用 Matplotlib 库中的 scatter 函数绘制散点图，其中：

- `data[data.type!=-1]['x']` 表示取 `data` 数据集中 `type` 列不等于 `-1` 的行的 `x` 列数据。
- `data[data.type!=-1]['y']` 表示取 `data` 数据集中 `type` 列不等于 `-1` 的行的 `y` 列数据。
- `data[data.type!=-1]['type']` 表示取 `data` 数据集中 `type` 列不等于 `-1` 的行的 `type` 列数据，这里将 `type` 列数据作为颜色映射的值。
- `c=data[data.type!=-1]['type']` 表示将颜色映射值设置为 `type` 列数据，这样会根据不同的 `type` 值给散点图添加不同的颜色。

因此，这段代码的作用是将 `data` 数据集中 `type` 列不等于 `-1` 的行的数据绘制成散点图，并根据 `type` 列数据的不同值添加不同的颜色。