plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y, edgecolors='k') ，怎么改变散点的颜色

要改变散点的颜色，您可以使用`c`参数来指定颜色。`c`参数可以接受不同的输入形式来指定颜色，包括预定义的颜色名称、HTML颜色代码、RGB元组、以及使用数值数据来映射到颜色的Colormap对象。

在您的例子中，`c=y`将目标变量`y`用作颜色映射。假设`y`是一个数值数组，您可以使用Colormap对象来为每个点指定不同的颜色。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建散点图数据
x = np.random.randn(100, 2)
y = np.random.randint(0, 2, size=100)

# 绘制散点图
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y, edgecolors='k', cmap='coolwarm')

# 添加颜色条
plt.colorbar()

# 显示图形
plt.show()

在上述示例中，`c=y`将目标变量用作颜色映射。使用`cmap='coolwarm'`来选择颜色映射，这将为每个点分配不同的颜色。最后使用`plt.colorbar()`添加一个颜色条。

您可以根据需要选择适当的颜色映射和参数设置。希望这对您有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y, edgecolors='k') # 绘制图像

这段代码是用来绘制鸢尾花数据集的散点图，其中x是数据集的特征矩阵，y是数据集的目标变量，c=y表示根据目标变量y的取值来确定散点的颜色，edgecolors='k'表示散点边缘的颜色为黑色。

具体来说，x[:, 0]表示取特征矩阵x的所有行的第一个特征（萼片长度），x[:, 1]表示取特征矩阵x的所有行的第二个特征（萼片宽度）。c=y表示根据目标变量y的取值来确定散点的颜色，即不同类别的数据点用不同的颜色表示。edgecolors='k'表示散点边缘的颜色为黑色。

这段代码会根据数据集的特征绘制出散点图，其中每个数据点的位置由特征矩阵x的对应特征值确定，颜色由目标变量y的取值确定。

希望这可以帮助到你！

plt.scatter( X[:,0]，X[:,1],c=model. labels_, cmap=cmap_bold1) plt.scatter( centroid[:,0],centroid[:,1],marker='o', s=200, edgecolors='k', c=[0,1,2]，cmap=cmap_light ) #"(" 未关闭

根据您提供的代码，我注意到在第一行的 `plt.scatter()` 函数调用中，您在 `c` 参数的值中使用了 `model.labels_`。但是，在第二行的 `plt.scatter()` 函数调用中，您在 `c` 参数的值中使用了 `[0,1,2]`。

这可能会导致代码中的语法错误。为了解决这个问题，请确保在 `plt.scatter()` 函数中使用相同的参数类型和值。

如果 `model.labels_` 是一个包含类别标签的数组，并且您想要使用该值来为散点图中的点着色，您可以在第二行的 `plt.scatter()` 函数中使用相同的方式。例如：

plt.scatter(centroid[:, 0], centroid[:, 1], marker='o', s=200,
            edgecolors='k', c=model.labels_, cmap=cmap_light)

这样可以确保两个散点图都使用相同的标签值进行着色。

此外，您还需要修复第二行最后一个参数中的语法错误。将 `c=[0,1,2]` 更正为 `cmap=cmap_light`。

希望这能帮到您！如果您还有其他问题，请随时提问。