第一行代码plt.scatter(X_train[y_train==0,0],X_train[y_train==0,1],color='g')表示将数据集中标签为0的样本在散点图上用绿色的点表示。具体来说,X_train[y_train==0,0]表示取出数据集中标签为0的样本在第一个特征维度上的取值,X_train[y_train==0,1]表示取出数据集中标签为0的样本在第二个特征维度上的取值。color='g'表示绘制的点为绿色。为什么0是第一特征维度上的取值,1是第二特征维度的取值
时间: 2024-03-28 09:38:52 浏览: 12
在代码中,第一维度通常是表示样本的数量,第二维度表示样本的特征数量。因此,对于一个二维的数据集,第一维度通常是样本数量,第二维度是特征数量。在这个情况下,第一维度对应着样本的数量,第二维度对应着每个样本的特征取值。在X_train[y_train==0,0]中,y_train==0表示筛选出标签为0的样本,然后逗号后的0表示取出这些样本在第一个特征维度上的取值,因此0表示第一个特征维度。同理,逗号后的1表示取出这些样本在第二个特征维度上的取值,因此1表示第二个特征维度。这样可以将数据集中的不同特征维度对应到散点图的x轴和y轴上,方便进行数据可视化。
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plt.scatter(X_train[y_train==0,0],X_train[y_train==0,1],color='g') plt.scatter(X_train[y_train==1,0],X_train[y_train==1,1],color='r')是什么意思
这两行代码是用来绘制散点图的,其中X_train是一个二维数组,表示数据集中的特征,y_train是一个一维数组,表示数据集中每个样本的标签。
第一行代码plt.scatter(X_train[y_train==0,0],X_train[y_train==0,1],color='g')表示将数据集中标签为0的样本在散点图上用绿色的点表示。具体来说,X_train[y_train==0,0]表示取出数据集中标签为0的样本在第一个特征维度上的取值,X_train[y_train==0,1]表示取出数据集中标签为0的样本在第二个特征维度上的取值。color='g'表示绘制的点为绿色。
第二行代码plt.scatter(X_train[y_train==1,0],X_train[y_train==1,1],color='r')也是类似的意思,表示将数据集中标签为1的样本在散点图上用红色的点表示。
plt.scatter(X_train[y_train==0,0],X_train[y_train==0,1],color='g')的两个X_train什么意思
在这行代码中,X_train是一个二维数组,表示数据集中的特征。在X_train[y_train==0,0]和X_train[y_train==0,1]这两个表达式中,第一个逗号前面的y_train==0表示筛选出标签为0的样本,第一个逗号后面的0表示取出这些样本在第一个特征维度上的取值,第二个逗号后面的1表示取出这些样本在第二个特征维度上的取值。因此,X_train[y_train==0,0]表示取出数据集中标签为0的样本在第一个特征维度上的取值,X_train[y_train==0,1]表示取出数据集中标签为0的样本在第二个特征维度上的取值。这两个表达式中的X_train都是指数据集中的特征。