plt.scatter(x, y)啥意思

时间: 2023-10-22 13:07:02 浏览: 75
`plt.scatter(x, y)` 是 Matplotlib 库中的一个函数，用于绘制散点图。其中，x 和 y 是两个一维数组，分别表示散点图中各点的横坐标和纵坐标。函数会将这些点在坐标系中画出来，可以用来展示数据的分布情况或者特征之间的关系等。该函数还可以接受其他参数，例如点的大小、颜色、标记形状等，以及绘图的标题、坐标轴标签等。
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注释代码plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1]) plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== 1, 1]) plt.scatter(x[y== 2, 0], x[y== 2, 1])

# 绘制散点图，其中x为样本特征，y为样本标签 # 绘制标签为0的样本的散点图，x[y== 0, 0]表示取出标签为0的样本在第0个特征上的值，x[y== 0, 1]表示取出标签为0的样本在第1个特征上的值 plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1]) # 绘制标签为1的样本的散点图，x[y== 1, 0]表示取出标签为1的样本在第0个特征上的值，x[y== 1, 1]表示取出标签为1的样本在第1个特征上的值 plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== 1, 1]) # 绘制标签为2的样本的散点图，x[y== 2, 0]表示取出标签为2的样本在第0个特征上的值，x[y== 2, 1]表示取出标签为2的样本在第1个特征上的值 plt.scatter(x[y== 2, 0], x[y== 2, 1])

plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1]) plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== 1, 1]) plt.show()

Sorry, as an AI language model, I cannot generate a graph. However, the code you provided is plotting a scatter plot with two different colors, where one color represents the data points with label 0 and the other color represents the data points with label 1. The data points are plotted using their first and second feature values, which are stored in the first and second columns of the array 'x'.
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plt.scatter(X_train,y_train,color='blue',label='train data') plt.scatter(X_test,y_test,color='red',label='test data') plt.legend(loc=2)是什么意思

这段代码是用于绘制散点图的，其中X_train和y_train是训练集的特征和标签，X_test和y_test是测试集的特征和标签。plt.scatter用于绘制散点图，color参数用于指定散点的颜色，label参数用于指定图例标签。plt.legend...

plt.scatter(x[y == 0], [0] * len(x[y == 0])) plt.scatter(x[y == 1], [0] * len(x[y == 1])) 详细解释一下每一句的意思

具体来说，第一句代码 plt.scatter(x[y == 0], [0] * len(x[y == 0])) 用来绘制 y 值为 0 的点，其中： - x[y == 0] 是一个布尔数组，表示 y 值等于 0 的那些元素在 x 中的位置，可以理解为一个索引数组； - [0] * ...

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

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=...

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plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Reds, edgecolor='none', s=1) plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none', s=100) plt.scatter(0, 0, ...

plt.scatter(X, y, color='black') plt.plot(X, X*coef, color='blue', linewidth=3) plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show()

其中，X和y分别是输入特征和目标变量，coef是线性回归模型的系数，plt.scatter()函数用于绘制散点图，plt.plot()函数用于绘制线性回归直线，plt.xticks()和plt.yticks()函数用于设置坐标轴刻度值，plt.show()函数...

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- x_scatter 是 x 轴上的数据； - y_scatter 是 y 轴上的数据； - marker_size 是每个散点的大小； - colors 是每个散点的颜色，可以是一个数值数组或者分类数组； - cmap 是颜色映射表，用于将数值转化为...

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其中，plt.scatter用于绘制样本点的散点图，plt.plot用于绘制回归线，plt.title设置图表标题，plt.xlabel和plt.ylabel分别设置x轴和y轴的标签，plt.legend用于添加图例，其中'Regression Line'表示回归线，'...

plt.scatter(x,y) plt.plot(np.sort(x),y_predict_new[np.argsort(x)],color="red") plt.show()

首先，plt.scatter(x, y)绘制了散点图，其中x是横轴数据，y是纵轴数据。这会在图形上显示出随机生成的数据点。 接下来，np.sort(x)对x进行排序，然后使用索引数组np.argsort(x)对拟合结果进行排序。这...

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plt.scatter(x, y) plt.show() ax.scatter 是在 Matplotlib 中 Axes 对象的方法，它允许您在特定的 Axes 对象中绘制散点图。如果您需要在一个图形中绘制多个子图，或者需要更精细地控制每个子图的属性，那么...

#根据花瓣标准化 X=iris.data[:,[2,3]] scaler = StandardScaler().fit(X) X = scaler .transform(X)#标准化后的数据 print(scaler.mean_)#输出均值 print(scaler.scale_)#输出标准差 plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "red", marker = "o",label = 'Setosa鸢尾花') plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1], color = "green", marker = "o",label = 'Versicolor鸢尾花') #plt.scatter(X[y == 2, 0], X[y == 2, 1], color = "blue", marker = "x") plt.xlabel('花瓣长度', fontsize=10) plt.ylabel('花瓣宽度', fontsize=10) plt.title('花瓣长宽标准化绘图', fontsize=12) plt.legend() plt.grid(color='purple',linestyle='--') plt.show() 解释这段代码

plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "red", marker = "o",label = 'Setosa鸢尾花')语句表示绘制属于Setosa鸢尾花类别的数据点，其中X[y == 0, 0]表示选择属于Setosa类别的样本的第一个特征，X[y ...

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