plt.scatter没有图像

如果您使用 `plt.scatter` 函数没有绘制出图像，可能是因为您还没有使用 `plt.show()` 函数将其显示出来。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.scatter(x, y)
plt.show()

这段代码将生成一个散点图并将其显示出来。如果您仍然看不到图像，请检查您的代码是否存在错误，并确保您已经正确地导入了 `matplotlib` 库。

相关问题

plt.scatter(x,y1) plt.scatter(x,y2) plt.scatter(x,y3)是什么意思

这段代码使用matplotlib库绘制散点图。其中，x是数据点的横坐标，y1、y2、y3是三组数据点的纵坐标。plt.scatter(x,y1)表示绘制一组数据点，plt.scatter(x,y2)表示绘制另一组数据点，plt.scatter(x,y3)表示绘制第三组数据点。每组数据点的横坐标都是相同的x值，但纵坐标不同，因此可以在同一张图上比较不同数据点之间的关系。

示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.random.rand(10)
y1 = np.random.rand(10)
y2 = np.random.rand(10)
y3 = np.random.rand(10)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y1)
plt.scatter(x, y2)
plt.scatter(x, y3)

# 显示图像
plt.show()

df1 = data[data.cluster==0] df2 = data[data.cluster==1] df3 = data[data.cluster==2] df4 = data[data.cluster==3] df5 = data[data.cluster==4] plt.scatter(df1.Returns,df1.Variance,color='green',label='cluster 0') plt.scatter(df2.Returns,df2.Variance,color='red',label='cluster 1') plt.scatter(df3.Returns,df3.Variance,color='black',label='cluster 2') plt.scatter(df4.Returns,df4.Variance,color='yellow',label='cluster 3') plt.scatter(df5.Returns,df5.Variance,color='yellow',label='cluster 4') plt.scatter(km.cluster_centers_[:,0],km.cluster_centers_[:,1],color='purple',marker='*',label='centroid') plt.xlabel('Returns') plt.ylabel('Variance') plt.legend()解释一下

这段代码是对聚类结果进行可视化展示，首先通过筛选出每个聚类的数据子集，分别赋值给 df1~df5 这 5 个变量。然后，使用 matplotlib 库的 scatter() 方法，分别将每个聚类的数据点在二维坐标系中绘制出来。其中，每个聚类使用不同的颜色进行标识，如 cluster 0 使用绿色、cluster 1 使用红色、cluster 2 使用黑色、cluster 3 使用黄色、cluster 4 使用紫色。通过 scatter() 方法还绘制了每个聚类的质心 centroid，使用紫色星号进行标识。最后，通过 xlabel() 和 ylabel() 方法设置了坐标轴的标签，通过 legend() 方法添加了图例。这样，我们可以通过图像直观地观察到聚类结果，进而进行后续的分析和决策制定。