plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=40, cmap=plt.cm.Paired ,marker='*'),给代码写注释
时间: 2024-05-22 15:14:21 浏览: 14
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[:, 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。
详细介绍一下这段代码plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim()
这段代码主要使用了matplotlib库中的scatter函数和get_xlim、get_ylim函数来进行绘图和获取坐标轴范围。
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired):这段代码使用scatter函数绘制散点图,其中X[:, 0]和X[:, 1]分别表示数据集中的第一维和第二维特征,c=y表示用不同的颜色表示不同类别的样本,s=30表示散点的大小为30,cmap=plt.cm.Paired表示使用Paired颜色映射。
ax = plt.gca():这段代码获取当前的坐标轴对象。
xlim = ax.get_xlim():这段代码获取当前坐标轴的x轴范围。
ylim = ax.get_ylim():这段代码获取当前坐标轴的y轴范围。
这段代码的主要作用是绘制数据集的散点图,并获取当前坐标轴的范围,从而为后续的绘图操作提供基础。