plt.scatter (x, y，c=g)

`plt.scatter(x, y, c=g)` 是Python的matplotlib库中用于绘制散点图的一个函数调用。在这个语法中：

- `x` 和 `y` 分别代表数据集中每个点的横坐标和纵坐标的值，它们通常是两个列表或数组，对应着你要在二维平面上表示的数据系列。
- `c` 参数是一个可选的颜色编码，用于给散点指定颜色。在这里，`g` 可能是一个颜色名称、RGB值、灰度值、或者可以将数据映射到颜色的序列。如果你想要根据另一个变量 `g` 的值来给散点上色，就需要提供这个变量，它通常也是一个数组。

举个例子，如果你有一个数据集 `(x, y)` 和一个表示大小的变量 `g`，你可以这样创建一个散点图，其中点的位置由 `(x, y)` 决定，点的颜色则根据 `g` 的值变化：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
g = np.random.randint(0, 5, 50)

plt.scatter(x, y, c=g, cmap='viridis')  # 使用 'viridis' 调色板
plt.colorbar()  # 显示颜色标尺
plt.show()

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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential # 导入keras from keras.layers import Dense plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' df = pd.read_csv("gdpcost.csv") print(df, df.shape) x_data = df.iloc[:, 1] y_data = df.iloc[:, 2] X = x_data Y = y_data plt.figure(figsize=(8, 5)) plt.scatter(X, Y) plt.show() model = Sequential() model.add(Dense(10, input_shape=(1,))) # 输出层 model.add(Dense(1)) # 定义梯度下降算法和损失函数 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练2500次 history = model.fit(X, Y, epochs=250) # 绘制损失函数图像g plt.plot(history.epoch, history.history.get('loss')) plt.show() Y_fit = model.predict(X) w = model.layers[0].get_weights() b = model.layers[1].get_weights() print('weights:', w) print('bias:', b) # plot fit plt.scatter(X, Y, c='r', marker='s') plt.plot(X, Y_fit, c='b', marker='o') plt.legend(['蓝色：拟合点', '红色：散点图']) plt.show()请解释每行代码

1. `import numpy as np`: 导入NumPy库并给它起一个别名np。
2. `import pandas as pd`: 导入Pandas库并给它起一个别名pd。
3. `import matplotlib.pyplot as plt`: 导入Matplotlib库的pyplot模块并给它起一个别名plt。
4. `from keras.models import Sequential`: 从Keras库的models模块中导入Sequential类。
5. `from keras.layers import Dense`: 从Keras库的layers模块中导入Dense类。
6. `plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'`: 设置中文字体为黑体。
7. `df = pd.read_csv("gdpcost.csv")`: 读取名为gdpcost.csv的CSV文件并将其存储到一个Pandas数据框中。
8. `print(df, df.shape)`: 打印数据框df以及它的形状。
9. `x_data = df.iloc[:, 1]`: 选择df的所有行和第二列的数据作为x_data。
10. `y_data = df.iloc[:, 2]`: 选择df的所有行和第三列的数据作为y_data。
11. `X = x_data`: 将x_data赋值给变量X。
12. `Y = y_data`: 将y_data赋值给变量Y。
13. `plt.figure(figsize=(8, 5))`: 创建一个8x5的图形。
14. `plt.scatter(X, Y)`: 用散点图绘制X和Y的关系。
15. `plt.show()`: 显示图形。
16. `model = Sequential()`: 创建一个新的Sequential模型。
17. `model.add(Dense(10, input_shape=(1,)))`: 在模型中添加一个具有10个神经元和1个输入维度的全连接层。
18. `model.add(Dense(1))`: 在模型中添加一个具有1个神经元的全连接层。
19. `model.compile(optimizer='adam', loss='mse')`: 编译模型，使用Adam梯度下降算法和均方误差损失函数。
20. `history = model.fit(X, Y, epochs=250)`: 训练模型，使用X和Y作为输入和输出数据，并进行250个epoch的训练。
21. `plt.plot(history.epoch, history.history.get('loss'))`: 绘制损失函数随时间的变化图像。
22. `plt.show()`: 显示图形。
23. `Y_fit = model.predict(X)`: 使用训练好的模型对X进行预测并将结果存储到Y_fit中。
24. `w = model.layers[0].get_weights()`: 获取模型第一层的权重并将其存储到w中。
25. `b = model.layers[1].get_weights()`: 获取模型第二层的权重并将其存储到b中。
26. `print('weights:', w)`: 打印w的值。
27. `print('bias:', b)`: 打印b的值。
28. `plt.scatter(X, Y, c='r', marker='s')`: 用散点图绘制原始数据。
29. `plt.plot(X, Y_fit, c='b', marker='o')`: 用线图绘制模型的拟合结果。
30. `plt.legend(['蓝色：拟合点', '红色：散点图'])`: 添加图例。
31. `plt.show()`: 显示图形。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('C:\\Users\ASUS\Desktop\AI\实训\汽车销量数据new.csv',sep=',',header=0) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) ax1.scatter(df['price'],df['quantity'],c='b') df=(df-df.min())/(df.max()-df.min()) df.to_csv('quantity.txt',sep='\t',index=False) train_data=df.sample(frac=0.8,replace=False) test_data=df.drop(train_data.index) x_train=train_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_train=train_data['quantity'].values x_test=test_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_test=test_data['quantity'].values from sklearn.linear_model import LinearRegression import joblib #model=SGDRegressor(max_iter=500,learning_rate='constant',eta0=0.01) model = LinearRegression() #训练模型 model.fit(x_train,y_train) #输出训练结果 pre_score=model.score(x_train,y_train) print('训练集准确性得分=',pre_score) print('coef=',model.coef_,'intercept=',model.intercept_) #保存训练后的模型 joblib.dump(model,'LinearRegression.model') ax2=plt.subplot(122) ax2.scatter(x_train,y_train,label='测试集') ax2.plot(x_train,model.predict(x_train),color='blue') ax2.set_xlabel('工龄') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') model=joblib.load('LinearRegression.model') y_pred=model.predict(x_test)#得到预测值 print('测试集准确性得分=%.5f'%model.score(x_test,y_test)) #计算测试集的损失（用均方差） MSE=np.mean((y_test - y_pred)**2) print('损失MSE={:.5f}'.format(MSE)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) plt.scatter(x_test,y_test,label='测试集') plt.plot(x_test,y_pred,'r',label='预测回归线') ax1.set_xlabel('工龄') ax1.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') ax2=plt.subplot(122) x=range(0,len(y_test)) plt.plot(x,y_test,'g',label='真实值') plt.plot(x,y_pred,'r',label='预测值') ax2.set_xlabel('样本序号') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper right') plt.show()怎么预测价格为15万时的销量

要预测价格为15万时的销量，可以使用训练好的线性回归模型进行预测。首先需要将15万的价格转换为模型可接受的输入格式，即将其转换为一个形状为(1,1)的二维数组：

price = np.array([[15]])

然后使用训练好的模型进行预测：

quantity = model.predict(price)
print('价格为15万时的销量预测值为：', quantity)

该代码将输出一个预测值，即价格为15万时的销量预测值。