plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=40, cmap=plt.cm.Paired ,marker='*'),给代码写注释

这是一个散点图绘制函数，其中X为数据特征向量，y为数据标签，cmap为颜色映射表，s为点的大小，marker为标记类型。具体来说，plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=40, cmap=plt.cm.Paired ,marker='*')表示将特征向量X的第一列作为x轴坐标，第二列作为y轴坐标，根据数据标签y对点进行颜色编码，点的大小为40，用星号作为标记类型。

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plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="winter", label=label9) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="gnuplot2", label=label5) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="hot", label=label6) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="autumn", label=label7) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="terrain", label=label8) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="Oranges", label=label1) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="tab20b", label=label2) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="cool", label=label4) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="rainbow", label=label3)

您想要绘制多个散点图，每个散点图使用不同的颜色映射。您可以按照以下代码进行绘制：

plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="winter", label=label9)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="gnuplot2", label=label5)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="hot", label=label6)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="autumn", label=label7)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="terrain", label=label8)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="Oranges", label=label1)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="tab20b", label=label2)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="cool", label=label4)
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="rainbow", label=label3)

plt.legend()
plt.show()

这段代码会按照您指定的不同颜色映射绘制多个散点图，并在图例中显示相应的标签。

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Spectral)

这段代码使用了 matplotlib 库中的 scatter 函数，绘制了一个散点图。其中 X 是一个二维数组，每一行代表一个样本，第一列和第二列分别代表样本在两个维度上的特征值。y 是一个一维数组，每个元素代表一个样本的标签。cmap 参数指定了使用哪个颜色映射来表示不同的标签。这里使用的是 Spectral，是一种多彩的颜色映射。最终的效果是将不同标签的样本用不同的颜色表示出来，方便观察和分析。