cmap_light=ListedColormap(['#FFAAAA','#AAFFAA','#AAAAFF']) cmap_bold=ListedColormap(['#FF0000','#00FF00','0000FF'])代码的意思

这段代码定义了两个colormap（颜色映射表）：cmap_light和cmap_bold。其中cmap_light是一个浅色的颜色映射表，包含了三种颜色：红色、绿色、蓝色，分别代表了三个不同的类别。cmap_bold是一个深色的颜色映射表，也包含了三种颜色，但这些颜色更加鲜艳，用于在图表上突出显示一些特殊的点或区域。这段代码通常用于绘制分类问题的决策边界或者散点图等可视化图表。

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() X=iris.data[:,:2] Y=iris.target print(iris.feature_names) cmap_light=ListedColormap(['#FFAAAA','#AAFFAA','#AAAAFF']) cmap_bold=ListedColormap(['#FF0000','#00FF00','#0000FF']) clf=KNeighborsClassifier(n_neighbors=10,weights='uniform') clf.fit(X,Y) #画出决策边界 x_min,x_max=X[:,0].min()-1,X[:,0].max()+1 y_min,y_max=X[:,1].min()-1,X[:,1].max()+1 xx,yy=np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max,0.02), np.arange(y_min,y_max,0.02)) Z=clf.predict(np.c_[xx.ravel(),yy.ravel()]) reshape(xx.shape) plt.figure() plt.pcolormesh(xx,yy,Z,cmap=cmap_light) #绘制预测结果图 plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=Y,cmap=cmap_bold) plt.xlim(xx,min(),xx.max()) plt.ylim(yy.min(),yy.max()) plt.title('3_Class(k=10,weights=uniform)') plt.show()

这段代码的作用是使用K近邻算法对鸢尾花数据集进行分类，并绘制出分类的决策边界图。具体来说，代码首先加载鸢尾花数据集并提取其中的前两个特征作为模型输入，然后使用KNeighborsClassifier类创建一个K近邻分类器，并使用fit方法拟合数据集。接着，代码使用meshgrid函数生成一组网格点，并将其作为输入数据进行分类预测，最后将分类结果绘制成彩色的决策边界图。同时，代码还会将数据集中的样本点用散点图表示出来。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn import neighbors, datasets n_neighbors = 15 iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, :2] y = iris.target h = .02 # step size in the mesh cmap_light = ListedColormap(['#FFAAAA', '#AAFFAA', '#AAAAFF']) cmap_bold = ListedColormap(['#FF0000', '#00FF00', '#0000FF']) weights = 'distance' clf = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors, weights)() clf.fit(X, y) x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h),np.arange(y_min, y_max, h)) Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.figure() plt.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap=cmap_light) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=cmap_bold, edgecolor='k', s=20) plt.xlim(xx.min(), xx.max()) plt.ylim(yy.min(), yy.max()) plt.title("3-Class classification (k = %i, weights = '%s')"% (n_neighbors,weights)) plt.show()

这段代码是一个示例，演示了如何使用 k-最近邻算法进行三类别的分类，并使用 matplotlib 绘制分类结果的决策边界和数据点。

首先，导入必要的库，包括 numpy、matplotlib 和 sklearn。然后，设置了一些参数，如 k 值、数据集（这里使用的是鸢尾花数据集）以及步长 h。接下来，定义了两个颜色映射，用于可视化分类结果。

然后，创建了一个 KNeighborsClassifier 对象 clf，传入了 k 值和权重参数。调用 fit() 方法拟合模型，传入特征数据 X 和标签数据 y。

接着，计算了决策边界的网格点坐标，并使用 predict() 方法对网格点进行预测，得到预测结果 Z。最后，将预测结果 Z 重塑为与网格点坐标相同的形状。

最后，使用 matplotlib 绘制了分类结果的决策边界和数据点。pcolormesh() 函数用于绘制决策边界的背景颜色，scatter() 函数用于绘制数据点。设置了坐标轴范围、标题等，并调用 show() 函数显示图形。