t-sne可视化之后如何设置图例

在 t-SNE 可视化中，通常可以使用不同的颜色或标记来表示不同的数据类别。为了设置图例，可以使用 matplotlib 库中的 `legend` 函数。下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.manifold import TSNE

# 假设数据已经被嵌入到二维空间中
X_embedded = TSNE(n_components=2).fit_transform(data)

# 用不同的颜色来表示不同的类别
colors = ['r', 'g', 'b']
for i in range(num_classes):
    plt.scatter(X_embedded[labels==i, 0], X_embedded[labels==i, 1], c=colors[i], label='Class {}'.format(i))

# 设置图例
plt.legend(loc='best')
plt.show()

在上面的代码中，`labels` 是数据的真实标签，`num_classes` 是类别的数量。我们首先使用不同的颜色来绘制不同类别的数据点，然后使用 `label` 参数来设置每个类别的标签。最后，我们使用 `legend` 函数来显示图例，`loc` 参数可以用于设置图例的位置。执行上述代码后，将会在图像上方自动显示图例。