def vis_result_2D(df,label): fig = plt.figure(figsize=(16,6)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ax = fig.add_subplot(121) for i in df['label'].unique(): temp_df = df[df['label']==i] ax.scatter(temp_df['WindSpeed'],temp_df['Power'],s=0.3,color=mcolors.TABLEAU_COLORS[colors[i]],label=i) plt.legend() plt.title("各类异常的分布") plt.grid(True) ax = fig.add_subplot(122) df = df[df['label']==0] ax.scatter(df['WindSpeed'],df['Power'],s=0.3) plt.title("清洗后的结果") plt.grid(True) plt.show()详细注释

这是一个用于可视化数据分布的函数，输入参数为数据集 df 和标签 label。该函数会先创建一个 16x6 的画布，然后创建两个子图，分别用于显示各类异常点的分布情况和清洗后的结果。在第一个子图中，函数会根据不同标签的数据点在 WindSpeed-Power 平面上进行散点图的绘制，其中每个标签的数据点使用不同的颜色进行区分。最后，将各个标签的说明加入图例，并在图像上方添加标题。在第二个子图中，函数将仅显示标签为0的数据点，用于展示数据清洗后的结果。最后，将两个子图展示出来。

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def vis_result_2D(df,label): fig = plt.figure(figsize=(16,6)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ax = fig.add_subplot(121) for i in df['label'].unique(): temp_df = df[df['label']==i] ax.scatter(temp_df['WindSpeed'],temp_df['Power'],s=0.3,color=mcolors.TABLEAU_COLORS[colors[i]],label=i) plt.legend() plt.title("各类异常的分布") plt.grid(True) ax = fig.add_subplot(122) df = df[df['label']==0] ax.scatter(df['WindSpeed'],df['Power'],s=0.3) plt.title("清洗后的结果") plt.grid(True) plt.show()的每句详细注解

这段代码是一个函数 `vis_result_2D`，用于绘制二维散点图展示数据集中不同类别的分布情况。下面是每句话的详细注解：

fig = plt.figure(figsize=(16,6))

创建一个大小为 (16,6) 的新图像。

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

设置字体为中文，避免乱码。

ax = fig.add_subplot(121)

创建一个子图，将其分成 1 行 2 列，当前使用第 1 个子图。

for i in df['label'].unique():
    temp_df = df[df['label']==i]
    ax.scatter(temp_df['WindSpeed'],temp_df['Power'],s=0.3,color=mcolors.TABLEAU_COLORS[colors[i]],label=i)

遍历数据集中所有不同的类别，用不同的颜色绘制每个类别中的数据点，其中 `temp_df` 是指当前类别的数据子集，`s` 是指数据点的大小，`color` 是指数据点的颜色。

plt.legend()
plt.title("各类异常的分布")
plt.grid(True)

添加图例、设置标题和网格线。

ax = fig.add_subplot(122)

创建一个子图，将其分成 1 行 2 列，当前使用第 2 个子图。

df = df[df['label']==0]

选择标签为 0 的数据子集进行绘制。

ax.scatter(df['WindSpeed'],df['Power'],s=0.3)
plt.title("清洗后的结果")
plt.grid(True)

用相同的方式绘制清洗后的数据子集，并添加标题和网格线。

plt.show()

显示图像。

fig = plt.figure(figsize=fig_size)中figure表示什么意思

figure是Matplotlib库中的一个对象，用于创建一个新的图形窗口。fig_size则是用于指定图形的尺寸，通常为一个元组，元组中的两个参数分别表示图形的宽度和高度，单位为英寸。因此，fig = plt.figure(figsize=fig_size)的作用是创建一个指定尺寸的新图形窗口，并将其赋值给变量fig。