ax.scatter(

ax.scatter()是一个用于在图表中绘制散点图的函数。它可以接受多个参数来指定散点图的位置、颜色和透明度等属性。在给定的引用中，它被用来绘制训练数据集和测试数据集的散点图，其中X_train和X_test是特征数据，y_train和y_test是标签数据。通过调用ax.scatter()函数并传入相应的参数，可以在图表中显示不同类别的数据点。

相关问题

ax.scatter

ax.scatter()是matplotlib库中的一个函数，用于绘制散点图。它可以接受多个参数，包括x轴数据、y轴数据、点的大小、点的颜色等等。如果你想了解更多关于ax.scatter()函数的信息，可以使用ax.scatter?命令来查看它的文档字符串。文档字符串将会提供该函数的详细信息，包括函数的参数、返回值、使用方法等等。

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。如果您只想绘制一个简单的散点图，那么 `plt.scatter` 是一个很好的选择。它的用法非常简单，只需要将 x 和 y 数据传递给它即可。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)

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，那么使用 `ax.scatter` 是更好的选择。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()

x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)

ax.scatter(x, y)
plt.show()

在这个例子中，我们首先创建一个新的 Figure 对象和一个 Axes 对象，并将它们存储在 fig 和 ax 变量中。然后，我们使用 ax.scatter() 方法在 Axes 对象上绘制散点图。这使我们可以更好地控制每个子图的属性，例如轴标签、标题、背景颜色等。最后，我们使用 plt.show() 方法显示图形。

总的来说，`plt.scatter` 是一个更简单的方法，适用于绘制单个散点图，而 `ax.scatter` 更适合于需要更多控制和更复杂图形的情况。