plt.scatter(X[:, 0],[y == 0], X[:, 1],[y == 1], c = 'b')

时间: 2023-12-17 19:02:35 浏览: 95
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scatter 分析

这段代码有错误，应该改为： ```python plt.scatter(X[:, 0][y == 0], X[:, 1][y == 0], c = 'b') plt.scatter(X[:, 0][y == 1], X[:, 1][y == 1], c = 'r') ``` 这段代码使用matplotlib库中的scatter()函数绘制散点图。其中，X[:, 0]表示X矩阵的第一列，X[:, 1]表示X矩阵的第二列。y == 0表示y数组中值为0的位置，y == 1表示y数组中值为1的位置。由于需要分别绘制两种类别的点，因此需要分别调用两次scatter()函数进行绘制。在调用scatter()函数时，需要传入X矩阵的第一列和第二列作为点的坐标，以及对应类别的颜色。
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注释代码plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1]) plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== 1, 1]) plt.scatter(x[y== 2, 0], x[y== 2, 1])

plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1]) # 绘制标签为1的样本的散点图，x[y== 1, 0]表示取出标签为1的样本在第0个特征上的值，x[y== 1, 1]表示取出标签为1的样本在第1个特征上的值 plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== ...

plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1]) plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== 1, 1]) plt.show()

the code you provided is plotting a scatter plot with two different colors, where one color represents the data points with label 0 and the other color represents the data points with label 1....

plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1]) plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1])详细解释一下每一句的意思

- plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1])：这句代码与上一句类似，不同之处在于它绘制了 y 等于 1 的数据点。也就是说，它选取了 X 数组中所有满足 y 等于 1 的行，然后把这些行中的第一列作为 x 坐标，第二列...

plt.scatter(X[y==1][:, 0], X[y==1][:, 1])

plt.scatter(x[:,0],x[:,1],c=y) 的含义是，将 x 数组的第一列作为 x 坐标，第二列作为 y 坐标，y 数组作为每个数据点的颜色。 具体地，如果 y 中有 k 个不同的取值，那么绘制出来的散点图会有 k 种不同的颜色，每...

plt.scatter(X[y==1,0], X[y==1,1])

plt.scatter(x[:,0],x[:,1],c=y) 的含义是，将 x 数组的第一列作为 x 坐标，第二列作为 y 坐标，y 数组作为每个数据点的颜色。 具体地，如果 y 中有 k 个不同的取值，那么绘制出来的散点图会有 k 种不同的颜色，每...

plt.scatter(x[y == 0], [0] * len(x[y == 0])) plt.scatter(x[y == 1], [0] * len(x[y == 1])) 详细解释一下每一句的意思

第二句代码 plt.scatter(x[y == 1], [0] * len(x[y == 1])) 用来绘制 y 值为 1 的点，其中： - x[y == 1] 是一个布尔数组，表示 y 值等于 1 的那些元素在 x 中的位置，可以理解为一个索引数组； - [0] * len(x[y ==...

#根据花瓣标准化 X=iris.data[:,[2,3]] scaler = StandardScaler().fit(X) X = scaler .transform(X)#标准化后的数据 print(scaler.mean_)#输出均值 print(scaler.scale_)#输出标准差 plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "red", marker = "o",label = 'Setosa鸢尾花') plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1], color = "green", marker = "o",label = 'Versicolor鸢尾花') #plt.scatter(X[y == 2, 0], X[y == 2, 1], color = "blue", marker = "x") plt.xlabel('花瓣长度', fontsize=10) plt.ylabel('花瓣宽度', fontsize=10) plt.title('花瓣长宽标准化绘图', fontsize=12) plt.legend() plt.grid(color='purple',linestyle='--') plt.show() 解释这段代码

plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "red", marker = "o",label = 'Setosa鸢尾花')语句表示绘制属于Setosa鸢尾花类别的数据点，其中X[y == 0, 0]表示选择属于Setosa类别的样本的第一个特征，X[y ...

X=iris.data[:,[0,1]] # 以前两个特征（花萼长度、花萼宽度）绘图 minMax = MinMaxScaler() X = minMax.fit_transform(X) plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "green", marker = "o",label='Setosa鸢尾花') plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1], color = "blue", marker = "o",label='Versicolor鸢尾花') plt.xlabel('花萼长度', fontsize=10) plt.ylabel('花萼宽度', fontsize=10) plt.title('花萼长宽归一化绘图', fontsize=12) plt.legend() plt.grid(color='purple',linestyle='--') plt.show() 解释这段代码

plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "green", marker = "o",label='Setosa鸢尾花')语句表示绘制属于Setosa鸢尾花类别的数据点，其中X[y == 0, 0]表示选择属于Setosa类别的样本的第一个特征，X[y ...

plt.scatter(X[y==0,2],X[y==0,3])

这行代码是在绘制二维数据集中标签为...4. plt.scatter：使用Matplotlib库中的scatter函数绘制二维散点图，x轴坐标为第3列数据，y轴坐标为第4列数据。 5. 最终绘制出来的图形是以标签为0的样本点为散点的二维散点图。

plt.scatter(x[y == 0], [0] * len(x[y == 0])) 什么意思详细解释一下

- [0] * len(x[y == 0]) 表示创建一个长度为满足条件 y == 0 的元素数的列表，列表中的所有元素都是数字 0，这些元素将会在纵轴上绘制。 - 整个语句的作用是将数组 x 中满足条件 y == 0 的元素在横轴上绘制...

def show_figure(): x = df.iloc[:, 0] y = df.iloc[:, 1] if plt.fignum_exists(1): plt.clf() plt.scatter(x, y) # 将图像框架放在滚动框架中 canvas = FigureCanvasTkAgg(plt.gcf(), master=frame) canvas.draw() canvas.get_tk_widget().pack() button1.config(command=lambda: (button1.config(state="disabled"), show_figure())) 解释每一句代码含义

6. plt.scatter(x, y)：绘制以 x 为横坐标，y 为纵坐标的散点图。 7. canvas = FigureCanvasTkAgg(plt.gcf(), master=frame)：将图形框架放在滚动框架中，plt.gcf() 返回当前窗口的图形框架，master=...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential # 导入keras from keras.layers import Dense plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' df = pd.read_csv("gdpcost.csv") print(df, df.shape) x_data = df.iloc[:, 1] y_data = df.iloc[:, 2] X = x_data Y = y_data plt.figure(figsize=(8, 5)) plt.scatter(X, Y) plt.show() model = Sequential() model.add(Dense(10, input_shape=(1,))) # 输出层 model.add(Dense(1)) # 定义梯度下降算法和损失函数 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练2500次 history = model.fit(X, Y, epochs=250) # 绘制损失函数图像g plt.plot(history.epoch, history.history.get('loss')) plt.show() Y_fit = model.predict(X) w = model.layers[0].get_weights() b = model.layers[1].get_weights() print('weights:', w) print('bias:', b) # plot fit plt.scatter(X, Y, c='r', marker='s') plt.plot(X, Y_fit, c='b', marker='o') plt.legend(['蓝色：拟合点', '红色：散点图']) plt.show()请解释每行代码

14. plt.scatter(X, Y): 用散点图绘制X和Y的关系。 15. plt.show(): 显示图形。 16. model = Sequential(): 创建一个新的Sequential模型。 17. model.add(Dense(10, input_shape=(1,))): 在模型中添加一个...

import matplotlib.pyplot as plt from random_walk import RandomWalk # 只要程序处于活动状态，就不断地模拟随机漫步 while True: # 创建一个RandomWalk实例，并将其包含的点都绘制出来 rw = RandomWalk(50000) rw = RandomWalk() rw.fill_walk() # 设置绘图窗口的尺寸 plt.figure(figsize=(10, 6)) point_numbers = list(range(rw.num_points)) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Reds, edgecolor='none', s=1) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues, edgecolor='none', s=15) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15) # 突出起点和终点 plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100) plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none', s=100) # 隐藏坐标轴 plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) plt.axes().get_yaxis().set_visible(False) plt.show() keep_running = input("Make another walk? (y/n): ") if keep_running == 'n' : break

plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none', s=100) plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100) # 隐藏坐标轴 plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) ...

修改下面代码的错误Ca_feature.remove('描述') col1=Ca_feature plt.figure(figsize=(20,10)) j=1 for col in col1: ax=plt.subplot(4,5,j) ax=plt.scatter(x=range(len(df)),y=df[col],color='red') plt.title(col) j+=1 k=11 for col in col1: ax=plt.subplot(4,5,k) ax=plt.scatter(x=range(len(test)),y=test[col],color='cyan') plt.title(col) k+=1 plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.3) plt.show()

ax = plt.scatter(x=range(len(df)), y=df[col], color='red') plt.title(col) j += 1 k = 11 for col in col1: ax = plt.subplot(4,5,k) ax = plt.scatter(x=range(len(test)), y=test[col], color='cyan') ...

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()

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...

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=40, cmap=plt.cm.Paired ,marker='*'),给代码写注释

具体来说，plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=40, cmap=plt.cm.Paired ,marker='*')表示将特征向量X的第一列作为x轴坐标，第二列作为y轴坐标，根据数据标签y对点进行颜色编码，点的大小为40，用星号作为标记类型...

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

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...

plt.scatter(x=data.age[data.target==1], y=data.chol[data.target==1], c="orange"

plt.scatter(x=data.age[data.target==1], y=data.chol[data.target==1], c="orange") plt.xlabel("age") plt.ylabel("chol") plt.show() 这个例子中，我们使用了pandas库来读取数据集，并使用matplotlib库来...

from sklearn import random_projection from sklearn import decomposition,metrics from sklearn.cluster import KMeans X,y=datasets.load_breast_cancer(return_X_y=True) print("X.shape:",X.shape) print("y.shape:",y.shape) print("X[:3]:",X[:3]) print("y[:3]",y[:3]) #随机投影降维 rp=random_projection.SparseRandomProjection(n_components=3,density=0.1,random_state=42) X_projected=rp.fit_transform(X) # ##PCA降维 pca=decomposition.TruncatedSVD(n_components=3) X_projected=pca.fit_transform(X) ##kmeans聚类 y_pred=KMeans(n_clusters=2,n_init=10).fit_predict(X_projected) ##对K-mean的聚类效果进行评分 score=metrics.calinski_harabasz_score(X_projected,y_pred) print(score) plt.figure(1) ax = plt.subplot(111, projection='3d') ax.scatter(X_projected[:,0],X_projected[:,1],X_projected[:,2],c=y) plt.figure(2) ax = plt.subplot(111, projection='3d') ax.scatter(X_projected[:,0],X_projected[:,1],X_projected[:,2],c=y_pred) plt.show()是在干什么

1. 加载乳腺癌数据集，其中X表示样本特征，y表示样本标签。 2. 使用随机投影（SparseRandomProjection）算法对样本进行降维，将特征从原来的30维降到了3维。 3. 使用PCA算法对样本进行降维，同样将特征从原来的30...

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