plt.scatter(y_resampled[:, 0], c=y_resampled) 解释
时间: 2023-06-16 15:02:26 浏览: 77
这行代码使用 matplotlib 库中的 scatter 函数,绘制一个散点图。其中 y_resampled[:, 0] 是用来表示散点图的 x 轴坐标,c=y_resampled 表示使用 y_resampled 数组中的值来对散点进行颜色编码。具体来说,y_resampled 数组是一个二维数组,每一行代表一个数据样本,而 y_resampled[:, 0] 表示取出所有样本的第一个特征值作为 x 轴坐标。c=y_resampled 表示将样本的标签值(即类别)作为颜色编码,每个类别对应一个颜色。这样就可以通过散点图的形式直观地展示样本在二维空间中的分布情况,并且不同类别的样本可以用不同颜色进行区分。
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解释plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.scatter(X_resampled[:, 0], X_resampled[:, 1], c=y_resampled) plt.show()
这段代码是用来绘制二维散点图的。具体来说,plt.figure(figsize=(10, 8)) 表示创建一个画布(figure),并设置画布的大小为10x8英寸。plt.scatter(X_resampled[:, 0], X_resampled[:, 1], c=y_resampled) 表示在画布上绘制散点图,X_resampled[:, 0] 和 X_resampled[:, 1] 分别表示数据集中的第一列和第二列特征,c=y_resampled 表示给每个点设置一个颜色,颜色的取值由 y_resampled 决定。最后,plt.show() 表示显示绘制的图像。这段代码通常用于可视化分类模型中的样本分布,以便观察数据的分布情况和模型的分类效果。
plt.scatter(X_resampled[:, 1], X_resampled[:, 2], c=y_resampled) 解释
这行代码使用matplotlib库中的scatter函数,在二维坐标系中绘制散点图。其中,X_resampled[:,1]表示X_resampled数组中的第二列数据,X_resampled[:,2]表示X_resampled数组中的第三列数据,c=y_resampled表示将y_resampled数组中的不同取值用不同颜色的点进行表示。因此,这行代码的作用是将X_resampled中的第二列和第三列数据在二维坐标系中进行可视化,并且不同的点用不同的颜色进行区分,以便观察数据的分布情况。