解释下列代码ax.scatter(dataMat[:,0].flatten().A[0],dataMat[:,1].flatten().A[0],marker='^',s=90)
时间: 2023-05-19 10:04:18 浏览: 77
这段代码使用了 Matplotlib 库中的 scatter 函数来绘制散点图。其中,dataMat 是一个 NumPy 数组,[:,0] 表示取所有行的第一列数据,[:,1] 表示取所有行的第二列数据。flatten() 函数将数组展平为一维数组,A[0] 将数组转换为普通的 Python 数组。marker='^' 表示散点图的标记形状为三角形,s=90 表示散点图的大小为 90。
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解释下列代码bx.scatter(dataMat[:,0].flatten().A[0],dataMat[:,1].flatten().A[0],marker='^')
这是一个使用 Matplotlib 库中的 scatter 函数来绘制散点图的代码。其中,dataMat 是一个矩阵,[:,0] 表示取矩阵的第一列,[:,1] 表示取矩阵的第二列。flatten() 函数将矩阵展平为一维数组,A[0] 表示将数组转换为普通的一维数组。bx.scatter() 函数用来绘制散点图,第一个参数是 x 轴数据,第二个参数是 y 轴数据,marker 参数表示散点的形状,'^' 表示三角形。
ax1.scatter(cps[:, 0], cps[:, 1])
As an AI language model, I am not sure about the context of the code snippet you provided. However, based on my understanding of scatter plots, this code is probably plotting a scatter plot with x-coordinates from the first column of a 2D NumPy array called `cps` and y-coordinates from the second column of the same array.
The `ax1` variable is likely a reference to a subplot or axis created using Matplotlib library. The `scatter()` function is a method of this subplot/axis object that is used to create a scatter plot. The first argument to the `scatter()` function is the x-coordinate values and the second argument is the y-coordinate values.
Therefore, this code is probably creating a scatter plot from a 2D NumPy array `cps`.