mark = ['Dr', 'Db', 'Dg', 'Dk', '^b', '+b', 'sb', 'db', '<b', 'pb']

这个`mark`数组包含了不同的点的标记，每个标记都可以被用来绘制不同形状的点。下面是这些标记的含义：

- `'Dr'`: 红色的菱形
- `'Db'`: 蓝色的菱形
- `'Dg'`: 绿色的菱形
- `'Dk'`: 黑色的菱形
- `'^b'`: 蓝色的上三角形
- `'+b'`: 蓝色的十字形
- `'sb'`: 蓝色的正方形
- `'db'`: 蓝色的菱形
- `'<b'`: 蓝色的左三角形
- `'pb'`: 蓝色的五角星

这些标记可以被用来在散点图中绘制不同形状的点，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.scatter(x, y, marker='^', color='green')

plt.show()

这个例子会在散点图中绘制绿色的上三角形。如果把`marker`参数设置为`mark`数组中的其他标记，就可以绘制不同形状的点。

相关问题

解释代码for i in range(m): markIndex = int(clusterAssment[i, 0]) plt.plot(dataSet[i, 0], dataSet[i, 1], mark[markIndex]) mark = ['Dr', 'Db', 'Dg', 'Dk', '^b', '+b', 'sb', 'db', '<b', 'pb']

这段代码实现了将数据点根据聚类结果进行不同颜色和形状的标记，以便可视化展示。具体来说：

- for i in range(m) 循环遍历数据点，总共 m 个。
- markIndex = int(clusterAssment[i, 0]) 获取第 i 个数据点所属的簇标记，也就是 clusterAssment 数组的第一列值。
- plt.plot(dataSet[i, 0], dataSet[i, 1], mark[markIndex]) 绘制第 i 个数据点，用 mark[markIndex] 表示该点所属簇的标记样式，其中 mark 是一个包含多种颜色和形状的列表。
- mark = ['Dr', 'Db', 'Dg', 'Dk', '^b', ' b', 'sb', 'db', '<b', 'pb'] 定义标记样式列表，其中每种标记由一个颜色和一个形状组成，如 'Dr' 表示红色钻石形状。

综上，这段代码的作用是将聚类结果可视化展示，便于人工观察和理解。

String RE_HTML_MARK = "(<[^<]?>)|(<[\s]?/[^<]?>)|(<[^<]?/[\s]*?>)";如何修改正则表达式，判断其是否包含<和>？

要判断字符串是否包含 `<` 和 `>`，可以使用以下正则表达式：`[<>]`。如果想要修改原有的正则表达式，可以将其修改为：`(<[^<]*?>)|(<[\s]?/[^<]*?>)|(<[^<]?/[\s]*?>)`。这样修改后，原有的表达式中的 `[^<]` 将被修改为 `[^<]*`，表示匹配任意数量的非 `<` 字符。