plt.scatter(X[:, 0],[y == 0], X[:, 1],[y == 1], c = 'b')
时间: 2023-12-17 21:02:35 浏览: 29
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。
相关问题
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0的样本点的散点图,其中X是二维数据矩阵,y是对应的标签向量,0表示标签为0。
具体来说,这行代码做了以下几个步骤:
1. `y==0`:返回一个与y形状相同的布尔型数组,其中标签为0的位置为True,其他位置为False。
2. `X[y==0,2]`:选择X矩阵中标签为0的样本点的第3列数据(下标从0开始)。
3. `X[y==0,3]`:选择X矩阵中标签为0的样本点的第4列数据。
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==1,0], X[y==1,1])
这段代码使用 matplotlib 库中的 scatter 函数来绘制散点图,其中 x 是一个二维数组,表示数据点的坐标,y 是一个一维数组,表示每个数据点的标签或类别。
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,每个数据点的颜色由其对应的标签值决定。
这段代码使用了 `matplotlib` 库中的 `scatter` 函数来绘制散点图。其中,`x` 是一个二维数组,包含了每个数据点的坐标信息,而 `y` 是一个一维数组,用来表示每个数据点的类别或标签。
`plt.scatter(x[:,0],x[:,1],c=y)` 的作用是将 `x` 数组中的第一列作为 x 坐标,第二列作为 y 坐标,并且将 `y` 数组的值作为每个数据点的颜色。如果 `y` 数组中有 $k$ 个不同的取值,那么绘制出来的散点图就会有 $k$ 种不同的颜色,每个数据点的颜色由其对应的标签值决定。这样的效果可以帮助我们更加直观地观察数据点的分布情况和不同类别之间的差异。
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