mglearn.discrete_scatter(X[:,0],X[:,1],y,markers='o')什么意思

这行代码使用 `mglearn` 库中的 `discrete_scatter` 函数来绘制散点图。其中，`X[:,0]` 和 `X[:,1]` 分别表示数据集 `X` 中所有样本的第一个和第二个特征。`y` 是目标变量，用于给不同类别的数据点着色。`markers='o'` 表示使用圆圈作为标记来绘制数据点。因此，该行代码的作用是将数据集中的所有样本在二维平面上绘制成散点图，并以不同颜色区分不同类别的数据点。

相关问题

mglearn.discrete_scatter用法

mglearn.discrete_scatter是一个用于绘制离散散点图的函数，它可以将不同类别的数据点用不同颜色和标记绘制出来。使用该函数需要传入三个参数：x、y和labels。其中，x和y是数据点的坐标，labels是每个数据点所属的类别标签。例如，可以使用以下代码绘制两个类别的离散散点图：

import matplotlib.pyplot as plt
import mglearn

X, y = mglearn.datasets.make_forge()
mglearn.discrete_scatter(X[:, 0], X[:, 1], y)
plt.legend(["Class 0", "Class 1"], loc=4)
plt.xlabel("First feature")
plt.ylabel("Second feature")
print("mglearn.discrete_scatter用法示例：")

注意：以上示例代码中的make_forge()函数是mglearn中的一个数据集生成函数，用于生成一个二分类数据集。

from sklearn.datasets import load_iris data,target=load_iris(return_X_y=True) print('feature_value:',data.shape) print('target:',target) from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np for i in range(0,30): kmeans=KMeans(n_clusters=3,max_iter=30,tol=0.0001, random_state=i).fit(data) label=kmeans.labels_ #print('label:',label) center=kmeans.cluster_centers_ #print('center:',center) predict=kmeans.predict(data) print('i=',i) print('predict:',predict) accuracy=np.mean(predict==target)*100 print('accuracy',accuracy) #模型预测 predict=kmeans.predict(data) print('predict:',predict) import numpy as np accurancy=np.mean(predict==target)*100 print('i=',i) print('accurancy',accurancy) import matplotlib.pyplot as plt import mglearn plt.figure(figsize=(10,8)) plt.subplot(221) mglearn.discrete_scatter(data[:,0],data[:,1],target,markers='^') plt.xlabel('data') plt.ylabel('origin') plt.subplot(222) mglearn.discrete_scatter(data[:,0],data[:,1],y_predict,markers='^') mglearn.discrete_scatter(kmeans.cluster_centers_[:,0],kmeans.cluster_centers_[:,1],[0,1,2],markers='o',markeredgewidth=2) plt.xlabel('data') plt.ylabel('y_predict') plt.show()写一下注释，要非常详细

注释如下：

# 导入数据集
from sklearn.datasets import load_iris 
data, target = load_iris(return_X_y=True) 
print('feature_value:',data.shape) 
print('target:',target)

# 导入KMeans聚类模型，对数据进行聚类
from sklearn.cluster import KMeans 
import numpy as np 

# 通过循环实现多次聚类，记录每次聚类的预测结果和准确率
for i in range(0,30): 
    kmeans = KMeans(n_clusters=3, max_iter=30, tol=0.0001, random_state=i).fit(data) 
    label = kmeans.labels_ 
    center = kmeans.cluster_centers_ 
    predict = kmeans.predict(data) 
    print('i=',i) 
    print('predict:',predict) 
    accuracy=np.mean(predict==target)*100 
    print('accuracy',accuracy) 

# 对聚类模型进行预测
predict=kmeans.predict(data) 
print('predict:',predict) 
import numpy as np 
accuracy=np.mean(predict==target)*100 
print('i=',i) 
print('accuracy',accuracy)

# 绘制数据散点图和聚类结果散点图
import matplotlib.pyplot as plt 
import mglearn 

plt.figure(figsize=(10,8)) 
plt.subplot(221) 
mglearn.discrete_scatter(data[:,0],data[:,1],target,markers='^') 
plt.xlabel('data') 
plt.ylabel('origin') 

plt.subplot(222) 
mglearn.discrete_scatter(data[:,0],data[:,1],y_predict,markers='^') 
mglearn.discrete_scatter(kmeans.cluster_centers_[:,0],kmeans.cluster_centers_[:,1],[0,1,2],markers='o',markeredgewidth=2) 
plt.xlabel('data') 
plt.ylabel('y_predict') 

plt.show()

其中，注释解释了代码的主要功能和实现方法，如导入数据集、导入KMeans聚类模型、多次聚类、预测、绘制数据散点图和聚类结果散点图等。