plt.plot(x,y,color="blue",linewidth=2)还有什么参数请介绍一下

除了 `color` 和 `linewidth` 参数，`plt.plot()` 还有很多其他可选参数可以用来自定义绘图。下面是一些常用的参数：

- `linestyle`：线条样式，如实线（`-`）、虚线（`--`）、点线（`:`）等。
- `marker`：数据点样式，如圆圈（`o`）、正方形（`s`）、三角形（`^`）等。
- `markersize`：数据点大小。
- `label`：图例标签，用于说明每条线的含义。
- `alpha`：线条透明度，取值范围为 0~1。
- `xlim` 和 `ylim`：x 轴和 y 轴的范围。
- `xticks` 和 `yticks`：自定义 x 轴和 y 轴的刻度。
- `xlabel` 和 `ylabel`：x 轴和 y 轴的标签。

你可以根据需要在 `plt.plot()` 中添加这些参数，如：

plt.plot(x, y, color='blue', linewidth=2, linestyle='--', marker='o', markersize=8, label='data')
plt.legend()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Title')

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C=np.cov(x_train.T) print('x_train的协方差矩阵为:') print(C) A,V= np.linalg.eig(C) I=np.sort(A) index=np.argsort(A) b=I[::-1] q=index[::-1] c=[] m=np.empty(shape=[10,784],dtype=float) for k in range(len(b)): if k<10: c.append(b[k]) else: break m=V[:,q[:10]] print('最大的10个特征值:') print(c) print('最大的10个特征向量:') print(m) #画出特征值曲线图（从大到小10个特征值） plt.figure() x=range(1,11) plt.plot(x,c,color='red',marker='+',linewidth=2,markersize=12,label='eigenvalue') plt.xlim(0,11) plt.ylim(0,6) plt.legend(loc='best') #画出前面2个特征向量图 plt.figure() x=range(1,785) plt.plot(x,m[:,0],color='lightblue',linewidth=2,label='The 1st eigenvalue') plt.xlim(-50,800) plt.ylim(-0.15,0.15) plt.legend(loc='best') plt.figure() x=range(1,785) plt.plot(x,m[:,1],color='lightblue',linewidth=2,label='The 2st eigenvalue') plt.xlim(-50,800) plt.ylim(-0.15,0.15) plt.legend(loc='best')每行代码的解释

这段代码实现了对一个训练集 x_train 的协方差矩阵的计算，并对其进行特征分解。具体来说：

- 第一行代码使用 numpy 库中的 cov 函数计算 x_train 的协方差矩阵，并将其转置后再进行计算，最后将结果保存在变量 C 中。
- 第二行代码使用 numpy 库中的 eig 函数对协方差矩阵 C 进行特征分解，其中 A 保存了特征值，V 保存了对应的特征向量。
- 第三行代码使用 numpy 库中的 sort 函数对特征值 A 进行排序，将结果保存在变量 I 中；使用 argsort 函数获取排序后的索引，并将结果保存在变量 index 中。
- 第四行代码使用切片操作将特征值列表 b 中的前 10 个值保存在变量 c 中。
- 第五行代码使用切片操作将特征向量矩阵 V 中与前 10 个特征值对应的列向量组成的子矩阵保存在变量 m 中。
- 第六行代码输出最大的 10 个特征值。
- 第七行代码输出最大的 10 个特征向量。
- 第九行代码绘制特征值曲线图，横坐标为特征值的排名，纵坐标为特征值的大小。
- 第十二行代码绘制第一个特征向量的图像，横坐标为像素点的位置，纵坐标为对应像素点在该特征向量中的权重。
- 第十五行代码绘制第二个特征向量的图像，与第一个特征向量的图像类似。

plt.scatter(X, y, color='black') plt.plot(X, X*coef, color='blue', linewidth=3) plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show()

这段代码可以绘制简单的散点图和线性回归直线。其中，X和y分别是输入特征和目标变量，coef是线性回归模型的系数，plt.scatter()函数用于绘制散点图，plt.plot()函数用于绘制线性回归直线，plt.xticks()和plt.yticks()函数用于设置坐标轴刻度值，plt.show()函数用于显示图像。