plt.scatter(x,y1) plt.scatter(x,y2) plt.scatter(x,y3)是什么意思

时间: 2023-11-23 14:55:44 浏览: 127
这段代码使用matplotlib库绘制散点图。其中，x是数据点的横坐标，y1、y2、y3是三组数据点的纵坐标。plt.scatter(x,y1)表示绘制一组数据点，plt.scatter(x,y2)表示绘制另一组数据点，plt.scatter(x,y3)表示绘制第三组数据点。每组数据点的横坐标都是相同的x值，但纵坐标不同，因此可以在同一张图上比较不同数据点之间的关系。 示例代码如下： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 x = np.random.rand(10) y1 = np.random.rand(10) y2 = np.random.rand(10) y3 = np.random.rand(10) # 绘制散点图 plt.scatter(x, y1) plt.scatter(x, y2) plt.scatter(x, y3) # 显示图像 plt.show() ```
相关问题

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[i], y[i], color='', marker='o', edgecolors='g', s=200) # 显示图形 plt.show() #### 四、参数详解 1. **color/c**: 指定点的颜色。 2. **marker**: 指定标记符号，例如 'o'（圆形...
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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

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...

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 ...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。

plt.scatter(x, y, s=1, alpha=0.5) plt.scatter(result['x'], result['y'], s=10, c='r') plt.show()

这是一段使用 Matplotlib 库绘制散点图的代码。...result 是一个 DataFrame，里面包含另一组数据点的坐标，使用 plt.scatter 绘制出这组数据点，并将它们的颜色设置为红色。最后使用 plt.show() 将图形显示出来。

plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="winter", label=label9) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="gnuplot2", label=label5) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="hot", label=label6) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="autumn", label=label7) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="terrain", label=label8) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="Oranges", label=label1) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="tab20b", label=label2) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="cool", label=label4) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="rainbow", label=label3)

plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="winter", label=label9) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap=...

df1 = data[data.cluster==0] df2 = data[data.cluster==1] df3 = data[data.cluster==2] df4 = data[data.cluster==3] df5 = data[data.cluster==4] plt.scatter(df1.Returns,df1.Variance,color='green',label='cluster 0') plt.scatter(df2.Returns,df2.Variance,color='red',label='cluster 1') plt.scatter(df3.Returns,df3.Variance,color='black',label='cluster 2') plt.scatter(df4.Returns,df4.Variance,color='yellow',label='cluster 3') plt.scatter(df5.Returns,df5.Variance,color='yellow',label='cluster 4') plt.scatter(km.cluster_centers_[:,0],km.cluster_centers_[:,1],color='purple',marker='*',label='centroid') plt.xlabel('Returns') plt.ylabel('Variance') plt.legend()解释一下

然后，使用 matplotlib 库的 scatter() 方法，分别将每个聚类的数据点在二维坐标系中绘制出来。其中，每个聚类使用不同的颜色进行标识，如 cluster 0 使用绿色、cluster 1 使用红色、cluster 2 使用黑色、cluster 3 ...

完成填空 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs # 生成样例数据集 300条数据，4个类 std=2 data, labels = make_blobs( ) # 数据可视化 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], s=50) plt.title("原始数据分布") plt.show() # K-means聚类分析 kmeans = #DBSCAN聚类分析 # 可视化聚类结果 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=, s=50, cmap='viridis') #画出类中心 plt.scatter( , c='red', marker='x', s=200) plt.title("K-means聚类结果") plt.show() # 可视化聚类结果 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=, s=50, cmap='viridis') #画出类中心 plt.scatter( , c='red', marker='x', s=200) plt.title("DBSCAN聚类结果") plt.show()

plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], c='red', marker='x', s=200) # 画出类中心 plt.title("K-means聚类结果") plt.show() plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=dbscan...

plt.scatter(data['MEDV'], data['B'], alpha=0.5) plt.xlabel('MEDV') plt.ylabel('B') plt.title('Scatter plot of MEDV and B') plt.show() plt.scatter(data['MEDV'], data['LSTAT'], alpha=0.5) plt.xlabel('MEDV') plt.ylabel('LSTAT') plt.title('Scatter plot of MEDV and LSTAT') plt.show()

这是一个使用matplotlib库在Python中绘制散点图的代码示例。第一段代码绘制了'MEDV'和'B'之间的散点图，第二段代码绘制了'MEDV'和'LSTAT'之间的散点图。在绘制散点图时，'MEDV'被设置为横坐标，而'B'和'LSTAT'被设置...

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_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...

plt.scatter(x, y) plt.plot(x, k*x+b, color='red') plt.show()是什么意思

第一行代码 plt.scatter(x, y) 绘制了一个散点图，其中 x 和 y 分别是数据的横轴和纵轴。 第二行代码 plt.plot(x, k*x+b, color='red') 绘制了一条直线，其中 x 是数据的横轴，而 k 和 b 分别是斜率和截距。color='...

plt.scatter ax.scatter

plt.scatter 和 ax.scatter 都是用于绘制散点图的 Matplotlib 方法，它们之间的主要区别在于使用的对象和用法。 plt.scatter 是 Matplotlib 的顶层函数之一，它可以在当前图形中绘制散点图。如果您只想绘制一...

import matplotlib.pyplot as plt from random_walk import RandomWalk # 只要程序处于活动状态，就不断地模拟随机漫步 while True: # 创建一个RandomWalk实例，并将其包含的点都绘制出来 rw = RandomWalk(50000) rw = RandomWalk() rw.fill_walk() # 设置绘图窗口的尺寸 plt.figure(figsize=(10, 6)) point_numbers = list(range(rw.num_points)) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Reds, edgecolor='none', s=1) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues, edgecolor='none', s=15) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15) # 突出起点和终点 plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100) plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none', s=100) # 隐藏坐标轴 plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) plt.axes().get_yaxis().set_visible(False) plt.show() keep_running = input("Make another walk? (y/n): ") if keep_running == 'n' : break

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

- plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1])：这句代码绘制了 y 等于 0 的数据点。具体来说，它选取了 X 数组中所有满足 y 等于 0 的行，然后把这些行中的第一列作为 x 坐标，第二列作为 y 坐标，用散点图表示出来...

plt.scatter ax.scatter 区别

plt.scatter和ax.scatter都是Matplotlib库中用于绘制散点图的函数，其中plt.scatter是面向过程的绘图方式，而ax.scatter是面向对象的绘图方式。 当使用plt.scatter函数时，需要先创建一个新的图形并使用...

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...

161 print(info[2]) 162 plt.scatter(info[0],info[2]) ----> 163 plt.text(info[0],info[2]*1.01) 164 plt.scatter(info[0],info[3]) 165 plt.scatter(info[0],info[4]) TypeError: text() missing 1 required positional argument: 's'

根据错误信息，plt.text()函数缺少一个必需的位置参数s，它用于指定要在散点图上显示的文本内容。你需要在plt.text()函数中添加一个参数来指定要显示的文本，例如： python import matplotlib.pyplot as ...

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（1）形成开始条件 （2）发送从机地址(Slave Address) （3）命令，显示数据的传送 （4）形成停止条件 PS 1 1 1 0 0 1 A1 A0 A Slave_Address A Command/Register ACK ACK A Data(n) ACK D3 D2 D1 D0 D3 D2 D1 D0 图12 9 I2C 串行接口 本芯片由I2C协议2线串行接口来进行数据传送的，包含一个串行数据线SDA和时钟线SCL，两线内 置上拉电阻，总线空闲时为高电平。 每次数据传输时由控制器产生一个起始信号，采用同步串行传送数据，TM1680每接收一个字节数 据后都回应一个ACK应答信号。发送到SDA 线上的每个字节必须为8 位，每次传输可以发送的字节数量 不受限制。每个字节后必须跟一个ACK响应信号，在不需要ACK信号时，从SCL信号的第8个信号下降沿 到第9个信号下降沿为止需输入低电平“L”。当数据从最高位开始传送后，控制器通过产生停止信号 来终结总线传输，而数据发送过程中重新发送开始信号，则可不经过停止信号。 当SCL为高电平时，SDA上的数据保持稳定；SCL为低电平时允许SDA变化。如果SCL处于高电平时， SDA上产生下降沿，则认为是起始信号；如果SCL处于高电平时，SDA上产生的上升沿认为是停止信号。 如下图所示： SDA SCL 开始条件 ACK ACK 停止条件 1 2 7 8 9 1 2 93-8 数据保持 数据改变   图13 时序图 1 写命令操作 PS 1 1 1 0 0 1 A1 A0 A 1 Slave_Address Command 1 ACK A Command i ACK X X X X X X X 1 X X X X X X XA ACK ACK A 图14 如图15所示，从器件的8位从地址字节的高6位固定为111001，接下来的2位A1、A0为器件外部的地 址位。 MSB LSB 1 1 1 0 0 1 A1 A0 图15 2 字节写操作 A PS A Slave_Address ACK 0 A Address byte ACK Data byte 1 1 1 0 0 1 A1 A0 A6 A5 A4 A3 A2 A1 A0 D3 D2 D1 D0 D3 D2 D1 D0 ACK 图16

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