plt.scatter(X_resampled[:, 1], X_resampled[:, 2], c=y_resampled) 解释
时间: 2024-01-17 20:03:21 浏览: 59
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。
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解释plt.scatter(X_resampled[:, 1], X_resampled[:, 2], c=y_resampled)
这行代码使用了 Matplotlib 库中的 scatter 函数来绘制散点图。其中,X_resampled[:, 1] 表示取出 X_resampled 数组中所有行的第二列数据,X_resampled[:, 2] 表示取出 X_resampled 数组中所有行的第三列数据。这两个数组组成了散点图中的横纵坐标。c=y_resampled 表示将 y_resampled 数组中的数据用颜色来表示不同的类别,具体的颜色由 Matplotlib 自动分配。这行代码的作用是将经过采样后的数据集可视化出来,便于我们观察数据的分布情况。
解释plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.scatter(X_resampled[:, 0], X_resampled[:, 1], c=y_resampled) plt.show()
这段代码是用来绘制二维散点图的。具体来说,plt.figure(figsize=(10, 8)) 表示创建一个画布(figure),并设置画布的大小为10x8英寸。plt.scatter(X_resampled[:, 0], X_resampled[:, 1], c=y_resampled) 表示在画布上绘制散点图,X_resampled[:, 0] 和 X_resampled[:, 1] 分别表示数据集中的第一列和第二列特征,c=y_resampled 表示给每个点设置一个颜色,颜色的取值由 y_resampled 决定。最后,plt.show() 表示显示绘制的图像。这段代码通常用于可视化分类模型中的样本分布,以便观察数据的分布情况和模型的分类效果。
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