解析fig = plt.figure(figsize=(6, 6), dpi=80) plt.scatter(feature, label, c='r', marker='o', label='salary') x = feature y = model.coef_ * x + model.intercept_ plt.plot(x, y, c='b') plt.show()这段代码

这段代码的作用是可视化一个数据集，其中包括一个散点图和一条回归线。其中figsize是设置图的大小，dpi是设置图的分辨率，plt.scatter是画散点图，plt.plot是画回归线，plt.show是展示图形。

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def vis_result_2D(df,label): fig = plt.figure(figsize=(16,6)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ax = fig.add_subplot(121) for i in df['label'].unique(): temp_df = df[df['label']==i] ax.scatter(temp_df['WindSpeed'],temp_df['Power'],s=0.3,color=mcolors.TABLEAU_COLORS[colors[i]],label=i) plt.legend() plt.title("各类异常的分布") plt.grid(True) ax = fig.add_subplot(122) df = df[df['label']==0] ax.scatter(df['WindSpeed'],df['Power'],s=0.3) plt.title("清洗后的结果") plt.grid(True) plt.show()详细注释

这是一个用于可视化数据分布的函数，输入参数为数据集 df 和标签 label。该函数会先创建一个 16x6 的画布，然后创建两个子图，分别用于显示各类异常点的分布情况和清洗后的结果。在第一个子图中，函数会根据不同标签的数据点在 WindSpeed-Power 平面上进行散点图的绘制，其中每个标签的数据点使用不同的颜色进行区分。最后，将各个标签的说明加入图例，并在图像上方添加标题。在第二个子图中，函数将仅显示标签为0的数据点，用于展示数据清洗后的结果。最后，将两个子图展示出来。

x, y, z = x,y,np.real(f1) # 创建3D画布 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制三维物体 #ax.scatter(x, y, z) ax.plot_surface(x,y,z) # 获取投影面 ax.view_init(elev=45, azim=45) ax.dist = 10 # 调整视点距离，使投影更清晰 ax.set_box_aspect((np.ptp(x), np.ptp(y), np.ptp(z))) # 调整坐标轴比例，使图像更美观 ax.set_axis_off() # 隐藏坐标轴，使投影更清晰 ax.figure.canvas.draw() data = np.frombuffer(ax.figure.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8).reshape(ax.figure.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,)) # 显示投影截面图 print(data.shape) print(np.array([x,y,z]).shape) plt.imshow(data) plt.show() 报错NotImplementedError: Axes3D currently only supports the aspect argument 'auto'. You passed in 'equal'.

这是因为在调用`ax.set_box_aspect()`方法时，你将参数设置为了一个元组`(np.ptp(x), np.ptp(y), np.ptp(z))`，这个元组的值与坐标轴的比例不一致，因此会报错。在这种情况下，你应该将`ax.set_box_aspect()`方法的参数设置为字符串`'auto'`，这样它就会自动调整坐标轴的比例以适应数据。修改代码如下：

x, y, z = x,y,np.real(f1)  
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制三维物体
ax.plot_surface(x,y,z)

# 调整视角
ax.view_init(elev=45, azim=45)
ax.dist = 10

# 调整坐标轴比例
ax.set_box_aspect('auto')

# 隐藏坐标轴
ax.set_axis_off()

# 显示投影截面图
ax.figure.canvas.draw()
data = np.frombuffer(ax.figure.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8).reshape(ax.figure.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,))
plt.imshow(data)
plt.show() 

这样就不会再出现`NotImplementedError`错误了。