ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(road_xyz[:, 0], road_xyz[:, 1], road_xyz[:, 2], s=0.1) ax.scatter(sampled_gps_xyz[:, 0], sampled_gps_xyz[:, 1], sampled_gps_xyz[:, 2], c='r') ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z')

这段代码是用来做什么的？

这段代码是用来绘制三维散点图的。其中，第一行代码是创建一个三维坐标系，第二行代码是在坐标系中绘制道路点的散点图，第三行代码是在坐标系中绘制采样点的散点图，采样点的颜色为红色，第四行到第六行代码是设置坐标轴的标签。具体来说，道路点和采样点的坐标数据分别存储在 road_xyz 和 sampled_gps_xyz 中，s 参数控制道路点的大小，c 参数控制采样点的颜色。

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fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.scatter3D(X.iloc[:,0],X.iloc[:,1],X.iloc[:,2],c=y , alpha=0.8) plt.title('三维可视化：radius_mean——texture_mean——perimeter_mean')代码解释

这段代码使用了 Matplotlib 库中的 3D 绘图工具，用于将数据集 X 中的前三个特征（radius_mean、texture_mean 和 perimeter_mean）在三维空间中进行可视化。其中，X.iloc[:,0]、X.iloc[:,1] 和 X.iloc[:,2] 分别表示数据集中第一列、第二列和第三列的特征值。而 y 则表示数据集中的标签值。代码中的 ax.scatter3D() 函数用于绘制三维散点图，其中 c=y 参数表示按照标签值 y 对散点进行颜色编码，alpha=0.8 表示设置散点的透明度为 0.8。最后，plt.title() 函数用于添加图表标题，以便更好地说明图表的含义。

## 可视化聚类结果 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels) ax.set_xlim([0,0.6]) ax.set_ylim([0,0.6]) ax.set_zlim([0,0.6]) # 添加x轴和y轴标签 ax.set_xlabel('discounted_price') ax.set_ylabel('discount_percentage') ax.set_zlabel('rating_count') # 添加 3D 坐标轴对象 ax3d = Axes3D(ax)显示 AttributeError: 'Axes3DSubplot' object has no attribute 'transSubfigure'

这个错误通常是由于使用了matplotlib版本较老的代码而导致的。transSubfigure这个属性在较新的matplotlib版本中已经被替换为transAxes。建议将matplotlib升级到最新版本，或者在代码中将transSubfigure替换为transAxes。

除此以外，你的代码中也存在一个问题，就是添加3D坐标轴对象的方式不正确。可以直接使用`ax`对象来绘制3D图像，不需要创建一个新的`ax3d`对象。下面是修改后的代码：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels)
ax.set_xlim([0,0.6])
ax.set_ylim([0,0.6])
ax.set_zlim([0,0.6])
ax.set_xlabel('discounted_price')
ax.set_ylabel('discount_percentage')
ax.set_zlabel('rating_count')
plt.show()

这样就能够正确绘制3D图像了。