plt.scatter(X_resampled[:, 1], X_resampled[:, 2], c=y_resampled) 解释

这行代码使用matplotlib库中的scatter函数，在二维坐标系中绘制散点图。其中，X_resampled[:,1]表示X_resampled数组中的第二列数据，X_resampled[:,2]表示X_resampled数组中的第三列数据，c=y_resampled表示将y_resampled数组中的不同取值用不同颜色的点进行表示。因此，这行代码的作用是将X_resampled中的第二列和第三列数据在二维坐标系中进行可视化，并且不同的点用不同的颜色进行区分，以便观察数据的分布情况。

相关问题

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA # 进行PCA降维 pca = PCA(n_components=2) x_pca = pca.fit_transform(x) # 绘制散点图 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) ax1.scatter(x_pca[:, 0], x_pca[:, 1], c=y) ax1.set_title('Original dataset') # 进行ADASYN过采样 adasyn = ADASYN(random_state=42) x_resampled, y_resampled = adasyn.fit_resample(x, y) # 进行PCA降维 x_resampled_pca = pca.transform(x_resampled) # 绘制散点图 ax2.scatter(x_resampled_pca[:, 0], x_resampled_pca[:, 1], c=y_resampled) ax2.set_title('Resampled dataset') plt.show()把点弄小一点

你可以调整`scatter`函数中的`s`参数来改变散点的大小。例如，将`s`设置为`10`可以使散点变得更小：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA

# 进行PCA降维
pca = PCA(n_components=2)
x_pca = pca.fit_transform(x)

# 绘制散点图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
ax1.scatter(x_pca[:, 0], x_pca[:, 1], c=y, s=10)
ax1.set_title('Original dataset')

# 进行ADASYN过采样
adasyn = ADASYN(random_state=42)
x_resampled, y_resampled = adasyn.fit_resample(x, y)

# 进行PCA降维
x_resampled_pca = pca.transform(x_resampled)

# 绘制散点图
ax2.scatter(x_resampled_pca[:, 0], x_resampled_pca[:, 1], c=y_resampled, s=10)
ax2.set_title('Resampled dataset')
plt.show()

该代码将原始数据集和ADASYN过采样后的数据集投影到二维平面上，并使用散点图进行可视化比较。其中，原始数据集的样本点用不同颜色进行区分，而过采样后的样本点则全部用相同颜色表示。所有散点的大小都设置为了`10`。你可以根据需要调整`s`参数的大小。

plt.scatter(y_resampled[:, 0], c=y_resampled) 解释

这行代码使用 matplotlib 库中的 scatter 函数，绘制一个散点图。其中 y_resampled[:, 0] 是用来表示散点图的 x 轴坐标，c=y_resampled 表示使用 y_resampled 数组中的值来对散点进行颜色编码。具体来说，y_resampled 数组是一个二维数组，每一行代表一个数据样本，而 y_resampled[:, 0] 表示取出所有样本的第一个特征值作为 x 轴坐标。c=y_resampled 表示将样本的标签值（即类别）作为颜色编码，每个类别对应一个颜色。这样就可以通过散点图的形式直观地展示样本在二维空间中的分布情况，并且不同类别的样本可以用不同颜色进行区分。