marker='*', s=200, linewidths=3, color='r'
时间: 2023-12-05 21:03:11 浏览: 30
这是 `plt.scatter()` 函数的一些参数,用于设置绘制散点图时点的形状、大小、边框宽度和颜色。具体解释如下:
- `marker='*'`:设置点的形状为星号(*),也可以设置为其他形状,如圆形(o)、正方形(s)等。
- `s=200`:设置点的大小为200个像素。
- `linewidths=3`:设置点的边框宽度为3个像素。
- `color='r'`:设置点的颜色为红色(r),也可以设置为其他颜色,如蓝色(b)、绿色(g)等。另外,也可以使用RGB颜色代码,如`color=(0.5, 0.5, 0.5)`表示灰色。
相关问题
plt.scatter(center[0], center[1], marker='*', s=200, linewidths=3, color='r')
在这个例子中,`s`参数用来设置形状的大小,单位是像素。例如,`s=200`表示形状的大小为200像素。`linewidths`参数用来设置形状的边框线宽,单位是像素。例如,`linewidths=3`表示形状的边框线宽为3像素。
修改这些参数的值可以改变形状的大小和边框线宽,例如:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.scatter(x, y, marker='^', color='green', s=100, linewidths=2)
plt.show()
```
这个例子会在散点图中绘制绿色的上三角形,大小为100,边框线宽为2。同样,`s`和`linewidths`参数也可以用在`plt.plot()`函数中,例如:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y, marker='^', color='green', markersize=10, linewidth=2)
plt.show()
```
这个例子会在折线图中绘制绿色的上三角形,大小为10,边框线宽为2。注意,在使用`plt.plot()`函数绘制带标记的折线图时,需要把标记放在颜色参数的后面。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd def kmeans(data, k): # 手动指定聚类中心 centers = np.array([[21.0, 1.0], [-1.0, 20.0], [0.0, 0.0],[-1.0, -8.0]]) # 记录每个数据点所属的簇 clusters = np.zeros(len(data)) # 聚类迭代次数 max_iter = 100 for i in range(max_iter): # 计算每个数据点到聚类中心的距离 distances = np.sqrt(((data - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2)) # 将每个数据点分配到最近的聚类中心所在的簇 clusters = np.argmin(distances, axis=0) # 更新聚类中心 for j in range(k): centers[j] = data[clusters == j].mean(axis=0) return clusters, centers # 生成数据集 data = pd.read_excel('allindex2.xlsx') # 聚类 clusters, centers = kmeans(data, 4) # 绘制结果 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=clusters) plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='r') plt.show()ValueError: Unable to coerce to Series/DataFrame, dimension must be <= 2: (4, 1, 2)
这个错误是因为在绘制散点图时,使用了一个二维的数据集,而数据集实际上是三维的。这是因为在 `kmeans` 函数中,我们使用了一个三维的数组来存储数据点的坐标,其中第一维是数据点的编号,第二维和第三维是数据点的坐标。
要解决这个问题,我们需要在调用 `plt.scatter` 函数时,只传入前两维的数据。具体来说,可以使用 `data[:, 0]` 和 `data[:, 1]` 来分别表示数据点的 x 坐标和 y 坐标,然后将它们传递给 `plt.scatter` 函数即可。修改后的代码如下所示:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
def kmeans(data, k):
# 手动指定聚类中心
centers = np.array([[21.0, 1.0], [-1.0, 20.0], [0.0, 0.0],[-1.0, -8.0]])
# 记录每个数据点所属的簇
clusters = np.zeros(len(data))
# 聚类迭代次数
max_iter = 100
for i in range(max_iter):
# 计算每个数据点到聚类中心的距离
distances = np.sqrt(((data - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2))
# 将每个数据点分配到最近的聚类中心所在的簇
clusters = np.argmin(distances, axis=0)
# 更新聚类中心
for j in range(k):
centers[j] = data[clusters == j].mean(axis=0)
return clusters, centers
# 生成数据集
data = pd.read_excel('allindex2.xlsx').values
# 聚类
clusters, centers = kmeans(data, 4)
# 绘制结果
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=clusters)
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='r')
plt.show()
```
这样就可以正确绘制出散点图了。
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