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(loc=2)是用于添加图例的，其中loc参数用于指定图例的位置，2表示在左上角。所以，这段代码的意思是绘制训练集和测试集的散点图，并添加图例。

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plt.scatter(X_train[y_train==0,0],X_train[y_train==0,1],color='g') plt.scatter(X_train[y_train==1,0],X_train[y_train==1,1],color='r')是什么意思

这两行代码是用来绘制散点图的，其中X_train是一个二维数组，表示数据集中的特征，y_train是一个一维数组，表示数据集中每个样本的标签。

第一行代码plt.scatter(X_train[y_train==0,0],X_train[y_train==0,1],color='g')表示将数据集中标签为0的样本在散点图上用绿色的点表示。具体来说，X_train[y_train==0,0]表示取出数据集中标签为0的样本在第一个特征维度上的取值，X_train[y_train==0,1]表示取出数据集中标签为0的样本在第二个特征维度上的取值。color='g'表示绘制的点为绿色。

第二行代码plt.scatter(X_train[y_train==1,0],X_train[y_train==1,1],color='r')也是类似的意思，表示将数据集中标签为1的样本在散点图上用红色的点表示。

plt.scatter(x_train,y_train,label='Train data') plt.scatter(x_test,y_test,label='test data')

这段代码是用于绘制散点图的，其中 x_train 和 y_train 是训练数据的特征和标签，x_test 和 y_test 是测试数据的特征和标签。plt.scatter() 函数用于绘制散点图，label 参数是用于给不同的散点图起名称，方便在图例中区分。在这个例子中，训练数据用蓝色的散点表示，测试数据用橙色的散点表示。