什么意思ax.scatter(X[:,0], X[:,1], X[:,2], c=y)
时间: 2024-01-12 08:02:41 浏览: 44
`ax.scatter(X[:,0], X[:,1], X[:,2], c=y)`这行代码是将三维数据可视化到三维坐标系中,其中:
- `X[:,0]`表示取X数组中所有行的第一列数据,即三维数据中的x轴坐标;
- `X[:,1]`表示取X数组中所有行的第二列数据,即三维数据中的y轴坐标;
- `X[:,2]`表示取X数组中所有行的第三列数据,即三维数据中的z轴坐标;
- `c=y`表示将数据点的颜色设置为y数组中对应数据点的值,即不同的类别用不同的颜色表示。
因此,这行代码可以将三维数据可视化到三维坐标系中,并使用不同的颜色表示不同的类别。
相关问题
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。
详细介绍一下这段代码plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim()
这段代码主要使用了matplotlib库中的scatter函数和get_xlim、get_ylim函数来进行绘图和获取坐标轴范围。
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired):这段代码使用scatter函数绘制散点图,其中X[:, 0]和X[:, 1]分别表示数据集中的第一维和第二维特征,c=y表示用不同的颜色表示不同类别的样本,s=30表示散点的大小为30,cmap=plt.cm.Paired表示使用Paired颜色映射。
ax = plt.gca():这段代码获取当前的坐标轴对象。
xlim = ax.get_xlim():这段代码获取当前坐标轴的x轴范围。
ylim = ax.get_ylim():这段代码获取当前坐标轴的y轴范围。
这段代码的主要作用是绘制数据集的散点图,并获取当前坐标轴的范围,从而为后续的绘图操作提供基础。