plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('petal length') plt.legend(loc = 'upper left')注释每行代码

这段代码使用了 Matplotlib 库来画出一个散点图。下面是每行代码的注释：

plt.xlabel('sepal length')   # 设置 x 轴标签为 "sepal length"
plt.ylabel('petal length')   # 设置 y 轴标签为 "petal length"
plt.legend(loc='upper left') # 在图例中添加一项，位置在左上角

此外，还需要导入 Matplotlib 库，通常的方式是：

import matplotlib.pyplot as plt

相关问题

KNN=KNearestNeighbor() KNN.train(X_train, y_train) y_pred = KNN.predict(X_test, k=6) accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print('测试集预测准确率：%f' % accuracy) plt.scatter(X_setosa_train[:, 0], X_setosa_train[:, 2], color='red', marker='o', label='setosa_train') plt.scatter(X_versicolor_train[:, 0], X_versicolor_train[:, 2], color='blue', marker='^', label='versicolor_train') plt.scatter(X_virginica_train[:, 0], X_virginica_train[:, 2], color='green', marker='s', label='virginica_train') plt.scatter(X_setosa_test[:, 0], X_setosa_test[:, 2], color='y', marker='o', label='setosa_test') plt.scatter(X_versicolor_test[:, 0], X_versicolor_test[:, 2], color='y', marker='^', label='versicolor_test') plt.scatter(X_virginica_test[:, 0], X_virginica_test[:, 2], color='y', marker='s', label='virginica_test') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('petal length') plt.legend(loc = 4) plt.show()注释每一行代码

以下是对每一行代码的注释：

# 初始化 KNN 模型
KNN = KNearestNeighbor() 

# 使用训练集数据进行模型训练
KNN.train(X_train, y_train) 

# 使用测试集数据进行预测，并指定 k=6
y_pred = KNN.predict(X_test, k=6) 

# 计算模型的准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test) 

# 绘制散点图，展示不同种类的花的数据分布
plt.scatter(X_setosa_train[:, 0], X_setosa_train[:, 2], color='red', marker='o', label='setosa_train') 
plt.scatter(X_versicolor_train[:, 0], X_versicolor_train[:, 2], color='blue', marker='^', label='versicolor_train') 
plt.scatter(X_virginica_train[:, 0], X_virginica_train[:, 2], color='green', marker='s', label='virginica_train') 
plt.scatter(X_setosa_test[:, 0], X_setosa_test[:, 2], color='y', marker='o', label='setosa_test') 
plt.scatter(X_versicolor_test[:, 0], X_versicolor_test[:, 2], color='y', marker='^', label='versicolor_test') 
plt.scatter(X_virginica_test[:, 0], X_virginica_test[:, 2], color='y', marker='s', label='virginica_test') 

# 设置 x 轴和 y 轴的标签
plt.xlabel('sepal length') 
plt.ylabel('petal length') 

# 显示图例，并设置其位置
plt.legend(loc = 4) 

# 显示图形
plt.show()

我的代码是这个import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd iris = pd.read_csv('E:/data/iris.csv') x1 = iris.loc[iris['Species'] == 'Iris-setosa'].iloc[:,:2] x2 = iris.loc[iris['Species'] == 'Iris-versicolor'].iloc[:,:2] x3 = iris.loc[iris['Species'] == 'Iris-virginica'].iloc[:,:2] plt.scatter(x1.iloc[:,:1], x1.iloc[:,1:2], c = 'b', marker = '+') plt.scatter(x2.iloc[:,:1], x2.iloc[:,1:2], c = 'y', marker = 'x') plt.scatter(x3.iloc[:,:1], x3.iloc[:,1:2], c = 'g', marker = 'o') plt.xlabel('SepalWidth') plt.ylabel('SepalLength') plt.title('Sepal_scatterDiagram')但是它报了这个错误KeyError: 'Species'

这个错误表示在 iris 数据集中没有名为 'Species' 的列。请检查一下你的数据集的列名是否正确，或者在读取数据集时指定正确的列名。你可以使用以下代码指定列名：

iris = pd.read_csv('E:/data/iris.csv', names=['SepalLength', 'SepalWidth', 'PetalLength', 'PetalWidth', 'Species'])

这里假设 iris 数据集的前四列分别为 'SepalLength', 'SepalWidth', 'PetalLength', 'PetalWidth'，最后一列为 'Species'。如果你的数据集的列名与此不同，请相应地修改参数 names 的值。