pit.plot(x, y, 'o', xp, p(xp),'-' plt. show()有什么错误？

`pit.plot(x, y, 'o', xp, p(xp),'-', plt. show())` 这行代码看起来是用于绘制图表的Python代码，但是在一些方面存在问题：

1. `pit.plot` 应该是 `plt.plot` 的误写。在Python中，通常使用`matplotlib`库来绘制图表，而在`matplotlib`中，绘制图表的函数通常是`plt.plot`，这里的`plt`是对`matplotlib.pyplot`模块的引用。

2. `plt. show()`中的点号应该是多余的。应该是`plt.show()`，这样才能正确调用显示图表的函数。

正确的代码应该是：

import matplotlib.pyplot as plt

x = ... # 这里应该是x轴的数据
y = ... # 这里应该是y轴的数据
xp = ... # 这里应该是用于拟合的x轴数据点
def p(x): 
    ... # 这里应该是定义函数p(x)的代码

plt.plot(x, y, 'o', xp, p(xp), '-') # 绘制散点图和拟合曲线
plt.show() # 显示图表

请确保在实际编写代码时，`x`、`y`、`xp`和函数`p(x)`已经被正确赋值和定义。

相关问题

Pit.legend()

`plt.legend()` 是Matplotlib库中用于添加图例的函数，用于为图形添加标签或说明。在绘制带有多个数据系列的图形时，使用图例可以帮助阅读者更好地理解数据。具体用法如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')
plt.legend()
plt.show()

输出结果如下：


其中，`plt.plot(x, y1, label='sin(x)')` 和 `plt.plot(x, y2, label='cos(x)')` 分别绘制了 $y=\sin(x)$ 和 $y=\cos(x)$ 的图像，并给每个图像添加了标签。`plt.legend()` 函数在这里用于显示每个图像对应的标签，从而帮助我们更好地理解数据。

1r_11 = LogisticRegression (C=C, solver=' liblinear' penalty="11", max_iter=5000). fit (x_ train, y_train) print ("Training accuracy of 11 logree with C=(:. 3r]: (:.2f]". format ( C, 1r_11. score (X_train, y_train))) print ("Test accuracy of 11 logreg with C=(:.3f]: (:. 2f)". format ( C, Ir_11. score (X_test, y_test))) plt. plot (lr_11. coef_. T, marker, label="C=(: 3f]". format (C)) plt. sticks (range (cancer. data. shape[1]), cancer. feature_names, rotation=90) xlims = plt. xlim( pit. hlines (0, xlims[0], xlims[1]) plt. xlim (xlims) plt. label ("Feature") plt. ylabel ("Coefficient magnitude") pit. ylim(-5, 5) plt. legend (10c=3)修改代码

以下是修改后的代码：

lr_11 = LogisticRegression(C=C, solver='liblinear', penalty="l1", max_iter=5000).fit(X_train, y_train)
print("Training accuracy of l1 logreg with C={:.3f}: {:.2f}".format(C, lr_11.score(X_train, y_train)))
print("Test accuracy of l1 logreg with C={:.3f}: {:.2f}".format(C, lr_11.score(X_test, y_test)))

plt.plot(lr_11.coef_.T, marker='o', label="C={:.3f}".format(C))
plt.xticks(range(cancer.data.shape[1]), cancer.feature_names, rotation=90)
xlims = plt.xlim()
plt.hlines(0, xlims[0], xlims[1])
plt.xlim(xlims)
plt.xlabel("Feature")
plt.ylabel("Coefficient magnitude")
plt.ylim(-5, 5)
plt.legend(loc='best')

主要修改包括：

1. 将 penalty 参数的取值改为 "l1"，表示使用 L1 正则化。
2. 将 marker 参数的取值改为 'o'，表示使用圆圈作为标记。
3. 将 plt.sticks 修改为 plt.xticks，因为 plt.sticks 不存在。
4. 将 plt.label 修改为 plt.xlabel，因为 plt.label 不存在。
5. 将 plt.legend 修改为 plt.legend(loc='best')，增加了定位参数。